Biophotonic markers of malignancy: Discriminating cancers using wavelength-specific biophotons
Notice bibliographique
Résumé
Early detection is a critically important factor when successfully diagnosing and treating cancer. Whereas contemporary molecular techniques are capable of identifying biomarkers associated with cancer, surgical interventions are required to biopsy tissue. The common imaging alternative, positron-emission tomography (PET), involves the use of nuclear material which poses some risks. Novel, non-invasive techniques to assess the degree to which tissues express malignant properties are now needed. Recent developments in biophoton research have made it possible to discriminate cancerous cells from normal cells both in vitro and in vivo. The current study expands upon a growing body of literature where we classified and characterized malignant and non-malignant cell types according to their biophotonic activity. Using wavelength-exclusion filters, we demonstrate that ratios between infrared and ultraviolet photon emissions differentiate cancer and non-cancer cell types. Further, we identified photon sources associated with three filters (420-nm, 620-nm., and 950-nm) which classified cancer and non-cancer cell types. The temporal increases in biophoton emission within these wavelength bandwidths is shown to be coupled with intrisitic biomolecular events using Cosic's resonant recognition model. Together, the findings suggest that the use of wavelength-exclusion filters in biophotonic measurement can be employed to detect cancer in vitro.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».