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Enregistrement W2584139191 · doi:10.1016/j.mehy.2017.01.019

Transfer of malignant traits as opposed to migration of cells: A novel concept to explain metastatic disease

2017· article· en· W2584139191 sur OpenAlexaff
Goffredo Arena, Vincenzo Arena, Manuel Arena, Mohamed Abdouh

Notice bibliographique

RevueMedical Hypotheses · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueExtracellular vesicles in disease
Établissements canadiensMcGill UniversityMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicrovesiclesMetastasisBiologyCancer cellImmune systemCancerDiseaseReceptorCancer metastasisIntegrinImmunologyCancer researchGeneNeurosciencemicroRNAMedicinePathologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Metastatic disease is believed to develop following dissemination of cells to target organs. Inability of this theory to effectively explain certain phenomena such as patterns of metastatic spread, late metastasis formation, different gene patterns between primary cancer and metastasis have brought forward the need for alternative models. Recent discoveries have strengthened the validity of theories supporting a humoral transfer of malignant traits as opposed to migration of malignant cells to explain metastatic disease in cancer patients. In light of this new evidence, we would like to highlight a model that offers a new perspective to explain cancer metastasis. In the system that we theorize, genetic material released by cancer cells would travel, either free or packed in exosomes, through the blood. Target cells located in organs deriving from the same embryological layer might uptake this genetic material due to expression of specific receptors. Interplay with the immune system would determine the fate of these oncofactors and would regulate their ability to circulate in the blood, integrate in the genome and be transcribed. We also hypothesize that the expression of cell membrane receptors such as integrins, to which cancer exosomes ligate might be mediated by inherited or acquired oncosuppressor mutations.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,524

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,268 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations16
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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