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Enregistrement W4318912008 · doi:10.1007/s00005-023-00671-2

Heterogeneity of Extracellular Vesicles and Particles: Molecular Voxels in the Blood Borne “Hologram” of Organ Function, Dysfunction and Cancer

2023· review· en· W4318912008 sur OpenAlexafffund
Janusz Rak, Leon Strządała

Notice bibliographique

RevueArchivum Immunologiae et Therapiae Experimentalis · 2023
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueExtracellular vesicles in disease
Établissements canadiensMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéCanadian Institutes of Health ResearchCanada Foundation for Innovation
Mots-clésMicrovesiclesCancerExtracellular vesiclesComputational biologyLiquid biopsyCancer cellDiseaseBiologyStromal cellPhenotypeFunction (biology)Cancer researchCell biologyMedicinePathologymicroRNAGeneGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Extracellular vesicles (EVs) and particles (EPs) serve as unique carriers of complex molecular information with increasingly recognized roles in health and disease. Individual EVs/EPs collectively contribute to the molecular fingerprint of their producing cell, reflecting its identity, state, function and phenotype. This property is of particular interest in cancer where enormous heterogeneity of cancer cells is compounded by the presence of altered stromal, vascular and immune cell populations, which is further complicated by systemic responses elicited by the disease in individual patients. These diverse and interacting cellular compartments are dynamically represented by myriads of EVs/EPs released into the circulating biofluids (blood) during cancer progression and treatment. Current approaches of liquid biopsy seek to follow specific elements of the EV/EP cargo that may have diagnostic utility (as biomarkers), such as cancer cell-derived mutant oncoproteins or nucleic acids. However, with emerging technologies enabling high-throughput EV/EP analysis at a single particle level, a more holistic approach may be on the horizon. Indeed, each EV/EP carries multidimensional information (molecular "voxel") that could be integrated across thousands of particles into a larger and unbiased landscape (EV/EP "hologram") reflecting the true cellular complexity of the disease, along with cellular interactions, systemic responses and effects of treatment. Thus, the longitudinal molecular mapping of EV/EP populations may add a new dimension to crucial aspects of cancer biology, personalized diagnostics, and therapy.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,300 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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