Cancer as Competing Clones: Theoretical and Experimental Cellular Sociology>Systems Biology
Notice bibliographique
Résumé
B30 The pre-invasive neoplastic development process is one of competing normal and molecularly evolving clonal populations. These altered competing cells are recapitulating their internal molecular dynamics and interactions at the physical level through increased growth, decreased apoptosis, resource request signaling and usage, as well as interacting with the host immune system and surrounding stroma. An in depth understanding of all these interactions is key to understanding and altering the neoplastic process for therapeutic (chemoprevention for pre-neoplastic tissue and chemotherapy for invasive cancer) purposes. >We are developing a two prong approach to this problem; 1) a computational 3D static and dynamic model of tissue epithelium and stroma (based on physical and molecular interactions) and 2) an automated system for multi-colour FISH of tissue sections for the identification of genetically related clones in excised tissue samples. >Our current mathematical model is based on quantitative data from the nuclear phenotypes of the cells, molecular characteristics from quantitative IHC and quantitative tissue architectural information (spatial arrangement of cells in tissue) from more than 10,000 of lung, cervix and oral sections. >The automated system for multi-colour FISH is designed to scan up to 6 FISH labels automatically across an entire tissue section and analyze the results cell by cell and then by clonal neighbourhood. Several versions of clonal neigbourhood have been tested. These are derived from the Voronoi tessellation of the imaged tissue based upon the spatial arrangement of the individual cells and their FISH attributes. Initial testing of this system showed clonal populations of cells resistant to lung cancer chemotherapy based upon a specific gene copy number alteration profile, derived form array CGH data.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 | 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 | 0,001 |
| 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 ».