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Enregistrement W2298526927 · doi:10.3892/mco.2016.823

Flow cytometric analysis of circulating endothelial cells and endothelial progenitors for clinical purposes in oncology: A critical evaluation

2016· article· en· W2298526927 sur OpenAlexaff
Marco Danova, Giuditta Comolli, Mariangela Manzoni, Martina Torchio, Giuliano Mazzini

Notice bibliographique

RevueMolecular and Clinical Oncology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAngiogenesis and VEGF in Cancer
Établissements canadiensUniversity Hospital Foundation
Organismes subventionnairesFondazione IRCCS Policlinico San Matteo
Mots-clésAngiogenesisVasculogenesisProgenitor cellPopulationCancer researchBiologyFlow cytometryEndothelial stem cellImmunologyStem cellCancerTumor microenvironmentMedicineInternal medicineIn vitroTumor cellsCell biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Malignant tumors are characterized by uncontrolled cell growth and metastatic spread, with a pivotal importance of the phenomenon of angiogenesis. For this reason, research has focused on the development of agents targeting the vascular component of the tumor microenvironment and regulating the angiogenic switch. As a result, the therapeutic inhibition of angiogenesis has become an important component of anticancer treatment, however, its utility is partly limited by the lack of an established methodology to assess its efficacy in vivo. Circulating endothelial cells (CECs), which are rare in healthy subjects and significantly increased in different tumor types, represent a promising tool for monitoring the tumor clinical outcome and the treatment response. A cell population circulating into the blood also able to form endothelial colonies in vitro and to promote vasculogenesis is represented by endothelial progenitor cells (EPCs). The number of both of these cell types is extremely low and they cannot be identified using a single marker, therefore, in absence of a definite consensus on their phenotype, require discrimination using combinations of antigens. Multiparameter flow cytometry (FCM) is ideal for rapid processing of high numbers of cells per second and is commonly utilized to quantify CECs and EPCs, however, remains technically challenging since there is as yet no standardized protocol for the identification and enumeration of these rare events. Methodology in studies on CECs and/or EPCs as clinical biomarkers in oncology is heterogeneous and data have been obtained from different studies leading to conflicting conclusions. The present review presented a critical review of the issues that limit the comparability of results of the most significant studies employing FCM for CEC and/or EPC detection in patients with cancer.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,596
Score d'incertitude au seuil0,565

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,082
Tête enseignante GPT0,462
Écart entre enseignants0,379 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations24
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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