Provocative questions in osteosarcoma basic and translational biology: A report from the Children's Oncology Group
Notice bibliographique
Résumé
Patients who are diagnosed with osteosarcoma (OS) today receive the same therapy that patients have received over the last 4 decades. Extensive efforts to identify more effective or less toxic regimens have proved disappointing. As we enter a postgenomic era in which we now recognize OS not as a cancer of mutations but as one defined by p53 loss, chromosomal complexity, copy number alteration, and profound heterogeneity, emerging threads of discovery leave many hopeful that an improving understanding of biology will drive discoveries that improve clinical care. Under the organization of the Bone Tumor Biology Committee of the Children's Oncology Group, a team of clinicians and scientists sought to define the state of the science and to identify questions that, if answered, have the greatest potential to drive fundamental clinical advances. Having discussed these questions in a series of meetings, each led by invited experts, we distilled these conversations into a series of seven Provocative Questions. These include questions about the molecular events that trigger oncogenesis, the genomic and epigenomic drivers of disease, the biology of lung metastasis, research models that best predict clinical outcomes, and processes for translating findings into clinical trials. Here, we briefly present each Provocative Question, review the current scientific evidence, note the immediate opportunities, and speculate on the impact that answered questions might have on the field. We do so with an intent to provide a framework around which investigators can build programs and collaborations to tackle the hardest problems and to establish research priorities for those developing policies and providing funding.
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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 | 0,011 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».