Oncosuppressor-Mutated Cell-Based Diagnostic Platform for Liquid Biopsy Diagnoses Benign Head and Neck Masses and Predicts Malignancy in Thyroid Nodules: Results from a Consecutive Cohort of Patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We reported that a novel oncosuppressor-mutated cell (OMC)-based platform has the potential for early cancer detection in healthy individuals and for identification of cancer patients at risk of developing metachronous metastases. OBJECTIVE: Herein, we sought to determine the diagnostic accuracy of this novel OMC-based platform in a consecutive cohort of patients operated for suspicious head and neck masses. METHODS: -deficient fibroblasts) were exposed to blood serum from patients with head and neck nodules before surgical removal. These cells were analyzed for their proliferation and survival. Treated OMCs were inoculated subcutaneously in NOD/SCID mice, and tumor growth was monitored over time. RESULTS: OMCs exposed to serum from patients with malignant lesions displayed increased proliferation compared to those exposed to serum from patients with benign lesions. Only OMCs exposed to serum from patients diagnosed with malignant thyroid neoplasia generated a cancerous mass. The sensitivity of the test was 92%, with only 1 false negative out of 34 patients. Immunohistochemical staining showed that the cancerous masses were poorly differentiated adenocarcinomas with high proliferative index. CONCLUSIONS: These data show that liquid biopsy combined with an OMC-based in vivo platform has the potential to diagnose benign head and neck masses and predict whether a thyroid nodule is malignant. These results strengthen the concept that OMCs can be used to detect circulating malignant factors in cancer patients.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».