Dynamics of three-dimensional telomere profiles of circulating tumor cells in patients with high-risk prostate cancer who are undergoing androgen deprivation and radiation therapies
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Accurate assessment and monitoring of the therapeutic efficacy of locally advanced prostate cancer remains a major clinical challenge. Contrary to prostate biopsies, circulating tumor cells (CTCs) are a cellular source repeatedly obtainable by blood sampling and could serve as a surrogate marker for treatment efficacy. In this study, we used size-based filtration to isolate and enumerate CTCs from the blood of 20 patients with high-risk (any one of cT3, Gleason 8-10, or prostate-specific antigen>20ng/ml), nonmetastatic, and treatment-naive prostate cancer before and after androgen deprivation therapy (ADT) and radiation therapy (RT). MATERIALS AND METHODS: We performed 3D telomere-specific quantitative fluorescence in situ hybridization on isolated CTCs to determine 3D telomere profiles for each patient before and throughout the course of both ADT and RT. RESULTS: Based on the distinct 3D telomere signatures of CTC before treatment, patients were divided into 3 groups. ADT and RT resulted in distinct changes in 3D telomere signatures of CTCs, which were unique for each of the 3 patient groups. CONCLUSION: The ability of 3D telomere analysis of CTCs to identify disease heterogeneity among a clinically homogeneous group of patients, which reveals differences in therapeutic responses, provides a new opportunity for better treatment monitoring and management of patients with high-risk prostate cancer.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».