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Enregistrement W2808504040 · doi:10.1039/c8lc00310f

Dynamic CTC phenotypes in metastatic prostate cancer models visualized using magnetic ranking cytometry

2018· article· en· W2808504040 sur OpenAlexafffund
Leyla Kermanshah, Mahla Poudineh, Sharif Ahmed, Luan N. Nguyen, Sanjana Srikant, Rhema Makonnen, Fernando Pena Cantu, Michael Corrigan, Shana O. Kelley

Notice bibliographique

RevueLab on a Chip · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Cells and Metastasis
Établissements canadiensUniversity of TorontoToronto Public Health
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Cancer Society Research InstituteCanadian Institutes of Health ResearchConnaught FundOntario Research Foundation
Mots-clésProstate cancerPhenotypeFlow cytometryProstateRanking (information retrieval)CytometryCancerCancer researchPathologyMedicineComputational biologyOncologyBiologyInternal medicineComputer scienceImmunologyArtificial intelligenceGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tumors can shed thousands of cells into the circulation daily. These circulating tumor cells (CTCs) are heterogeneous, and their phenotypes change dynamically. Real-time monitoring of CTC phenotypes is crucial to elucidate the role of CTCs in the metastatic cascade. Here, we monitor phenotypic changes in CTCs in mice xenografted with tumors with varying aggressiveness during cancer progression and a course of chemotherapy to study the metastatic potential of CTCs and changes in the properties of these cells in response to treatment. A new device that enables magnetic ranking cytometry (MagRC) is employed to profile the phenotypic properties of CTCs. Overall, CTCs from metastatic xenografts in mice display dynamic and heterogeneous profiles while non-metastatic models had static profiles. Decreased heterogeneity followed by a reduction in metastasis incidence was observed after a course of chemotherapy administered to highly metastatic xenografts. Phenotypic profiling of CTCs could be employed to monitor disease progression and predict therapeutic responses.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,788
Score d'incertitude au seuil0,767

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,322 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations31
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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