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Enregistrement W2800946205 · doi:10.3390/diagnostics8020030

Circulating Tumor Cell Analysis in Preclinical Mouse Models of Metastasis

2018· review· en· W2800946205 sur OpenAlex
Jenna Kitz, Lori E. Lowes, David Goodale, Alison L. Allan

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueDiagnostics · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Cells and Metastasis
Établissements canadiensLawson Health Research InstituteLondon Health Sciences CentreWestern University
Organismes subventionnairesBreast Cancer Society of CanadaLondon Health Sciences FoundationLawson Health Research InstituteProstate Cancer CanadaPfizer
Mots-clésMetastasisCirculating tumor cellProstate cancerMedicineIn vivoCancerBreast cancerCancer metastasisBench to bedsideDiseaseCancer researchOncologyPathologyInternal medicineBiologyMedical physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The majority of cancer deaths occur because of metastasis since current therapies are largely non-curative in the metastatic setting. The use of in vivo preclinical mouse models for assessing metastasis is, therefore, critical for developing effective new cancer biomarkers and therapies. Although a number of quantitative tools have been previously developed to study in vivo metastasis, the detection and quantification of rare metastatic events has remained challenging. This review will discuss the use of circulating tumor cell (CTC) analysis as an effective means of tracking and characterizing metastatic disease progression in preclinical mouse models of breast and prostate cancer and the resulting lessons learned about CTC and metastasis biology. We will also discuss how the use of clinically-relevant CTC technologies such as the CellSearch® and Parsortix™ platforms for preclinical CTC studies can serve to enhance the study of cancer biology, new biomarkers, and novel therapies from the bench to the bedside.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,898
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,002
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,154
Tête enseignante GPT0,408
Écart entre enseignants0,254 · 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