Novel blood test to predict neoplastic activity in healthy patients and metastatic recurrence after primary tumor resection
Notice bibliographique
Résumé
We reported that single oncosuppressor-mutated (SOM) cells turn malignant when exposed to cancer patients' sera. We tested the possibility to incorporate this discovery into a biological platform able to detect cancer in healthy individuals and to predict metastases after tumor resection. Blood was drawn prior to tumor resection and within a year after surgery. Blood samples from healthy individuals or metastatic patients were used as negative and positive controls, respectively. Patients at risk for cancer were included in the screening cohort. Once treated, cells were injected into nonobese diabetic/severe combined immunodeficiency mice to monitor tumor growth. All samples of sera coming from metastatic patients transformed SOM cells into malignant cells. Four samples from screened patients transformed SOM cells. Further clinical tests done on these patients showed the presence of early cancerous lesions despite normal tumor markers. Based on the xenotransplants size, we were able to predict metastasis in three patients before diagnostic tests confirmed the presence of the metastatic lesions. These data show that this serum-based platform has potentials to be used for cancer screening and for identification of patients at risks to develop metastases regardless of the Tumor Node Metastasis (TNM) stage or tumor markers level.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».