Interrogating Cellular Communication in Cancer with Genetically Encoded Imaging Reporters
Notice bibliographique
Résumé
Cells continuously communicate changes in their microenvironment, both locally and globally, with other cells in the organism. Integration of information arising from signaling networks impart continuous, time-dependent changes of cell function and phenotype. Use of genetically encoded reporters enable researchers to noninvasively monitor time-dependent changes in intercellular and intracellular signaling, which can be interrogated by macroscopic and microscopic optical imaging, nuclear medicine imaging, MRI, and even photoacoustic imaging techniques. Reporters enable noninvasive monitoring of changes in cell-to-cell proximity, transcription, translation, protein folding, protein association, protein degradation, drug action, and second messengers in real time. Because of their positive impact on preclinical research, attempts to improve the sensitivity and specificity of these reporters, and to develop new types and classes of reporters, remain an active area of investigation. A few reporters have migrated to proof-of-principle clinical demonstrations, and recent advances in genome editing technologies may enable the use of reporters in the context of genome-wide analysis and the imaging of complex genomic regulation in vivo that cannot be readily investigated through standard methodologies. The combination of genetically encoded imaging reporters with continuous improvements in other molecular biology techniques may enhance and expedite target discovery and drug development for cancer interventions and treatment. © RSNA, 2020.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,004 |
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 ».