Notice bibliographique
Résumé
Prediction of the radioresponse of individual tumors has been described as the Holy Grail of radiotherapy (1). An extensive literature on Holy Grail research suggests that those who sought it had no idea what they were looking for and, not surprisingly, that they never found it. The radiobiologists and radiation oncologists who met in Montreal on October 6–8, 1999, to address the topic of ‘‘The Prediction of Tumor Response to Therapy’’ were a more focused group with better prospects for eventual success. A number of studies have been published of predictive assays based on clonogenic or nonclonogenic determination of tumor cell survival after a test dose of radiation. The first speaker, Catharine M. L. West (Paterson Institute for Cancer Research, Manchester, UK), proposed in situ immunohistochemical detection of tumor protein expression as an attractive alternative to cell-based assays. Immunohistochemistry has the potential to yield data within 24 h after biopsy, but a drawback, which may be resolved with technological advance, is that the results are usually not quantifiable. DNA repair enzymes have been targeted as being key to the repair of radiation damage and to survival, and studies have been done correlating the expression level in tumor sections of the DNAPK subunits G22P1 (also known as KU70) and XRCC5 (also known as KU80) with radiation response and treatment outcome. For cervix carcinoma, expression of XRCC5 showed a positive but not statistically significant correlation with surviving fraction at 2 Gy (SF2), while 5-year survival levels for cervix cancer and head and neck cancer patients correlated with low expression levels of tumor G22P1. In contrast, in a study of breast lumpectomy followed by radiotherapy, local recurrence showed no correlation with either G22P1 or XRCC5 expression. Another DNA repair enzyme, apurinic/ apyrimidinic endonuclease (HAP1), is involved in repair of AP sites, which are among the most frequent lesions after radiation exposure and may reflect double-strand DNA breaks. HAP1 expression has been found to correlate with
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».