Cancer stem cells are underestimated by standard experimental methods in clear cell renal cell carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
Rare cancer stem cells (CSC) are proposed to be responsible for tumour propagation and re-initiation and are functionally defined by identifying tumour-initiating cells (TICs) using the xenotransplantation limiting dilution assay (LDA). While TICs in clear cell renal cell carcinoma (ccRCC) appeared rare in NOD/SCID/IL2Rγ(-/-) (NSG) mice, xenografts formed more efficiently from small tumour fragments, indicating the LDA underestimated ccRCC TIC frequency. Mechanistic interrogation of the LDA identified multiple steps that influence ccRCC TIC quantitation. For example, tissue disaggregation destroys most ccRCC cells, common assays significantly overestimate tumour cell viability, and microenvironmental supplementation with human extracellular factors or pharmacological inhibition of anoikis increase clonogenicity and tumourigenicity of ccRCC cell lines and primary tumour cells. Identification of these previously uncharacterized concerns that cumulatively lead to substantial underestimation of TICs in ccRCC provides a framework for development of more accurate TIC assays in the future, both for this disease and for other cancers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».