Molecular models of carcinogenesis in colorectal cancer
Notice bibliographique
Résumé
Klasyczne badanie patologiczne nowotworów jelita oparte jest o obserwacje kliniczne i histopatologiczne oraz takie czynniki, jak: inwazja komórek nowotworowych do węzłów chłonnych, wielkość guza czy złośliwość.Najważniejszym czynnikiem prognostycznym jest nadal stopień zaawansowania w chwili zdiagnozowania choroby (klasyfikacja TNM).Klasyfikacja taka odzwierciedla fenotyp, a nie biologię nowotworu, dlatego nie jest wystarczająca na potrzeby współczesnej medycyny.Rozwój metod molekularnych umożliwił włączenie do testów oznaczeń genów/białek odpowiedzialnych za cechy mające wpływ na tempo postępu choroby, odpowiedź nowotworu na leczenie chemoterapeutykami czy zdolność do metastazy.Rak jelita grubego jest uważany za chorobę heterogeniczną, do powstania której prowadzi wiele różnych szlaków molekularnych.Mimo tego, bardzo ważne jest opracowywanie modeli nowotworzenia na poziomie molekularnym, które ułatwiają pracę nad poszukiwaniem nowych markerów.Istnieje szereg argumentów, pokazujących, że morfologicznie czy histologicznie identyczne guzy mają różne rokowania oraz różnie odpowiadają na taką samą terapię.Dlatego obecnie tak ważne jest poszukiwanie nowych molekularnych czynników prognostycznych.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,003 |
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 ».