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Enregistrement W2922708500 · doi:10.1038/s41598-019-38736-y

Oncosuppressor-Mutated Cells as a Liquid Biopsy Test for Cancer-Screening

2019· article· en· W2922708500 sur OpenAlexaff
Mohamed Abdouh, Zu‐Hua Gao, Vincenzo Arena, Manuel Arena, Miguel N. Burnier, Goffredo Arena

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer Genomics and Diagnostics
Établissements canadiensMcGill UniversityMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCancerBiopsyLiquid biopsyCancer cellPTENImmunohistochemistryCancer researchPathologyDysplasiaMedicineBiologyInternal medicineCell biologySignal transduction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We reported on the ability of immortalized or oncosuppressor-mutated cells (OMCs) to uptake circulating cancer-factors and give tumors when transplanted into mice. This led to the first biological based liquid biopsy test, which we called MATER-D platform. In the present study, we showed for the first time that a different type of OMCs (PTEN-deficient human epithelial MCF10A cells) turn malignant when exposed to cancer patient's sera, confirming the concept that different cells with diverse oncosuppressor mutations can uptake cancer factors and be used in biological based liquid biopsy tests. Our observations were confirmed in a large variety of solid and haematological malignancies. This test was able to detect dysplasia and carcinomas in situ lesions in different organs and circulating factors in cancer patients years after the removal of their lesions. To our knowledge, this ability is unique and not shared by other liquid biopsy platforms. Immunohistochemistry analysis of the xenotransplants revealed identical patterns of differentiation regardless of the cancer type, showing that differentiation through horizontal transfer might be dependent on the nature of the target cells rather than the type of cancer factors. These data strengthen the notion that OMC-based liquid biopsy tests might be promising platforms for cancer screening.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,333
Score d'incertitude au seuil0,614

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,253 · 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

Citations12
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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