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Enregistrement W4361262493 · doi:10.1158/0008-5472.c.6495737.v1

Data from Human Thyroid Tumor Cell Lines Derived from Different Tumor Types Present a Common Dedifferentiated Phenotype

2023· preprint· en· W4361262493 sur OpenAlexaff
Wilma C.G. van Staveren, David Weiss Solís, Laurent Delys, Laurence Duprez, Guy Andry, Brigitte Franc, Gerry Thomas, Frédérick Libert, Jacques E. Dumont, Vincent Detours, Carine Maenhaut

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueThyroid Cancer Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensArtificial Intelligence in Medicine (Canada)
Organismes subventionnairesAmis de l'Institut Bordet
Mots-clésCell cultureCarcinogenesisBiologyPhenotypeCancer researchIn vivoCellular differentiationCellCancerGeneCell biologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Cell lines are crucial to elucidate mechanisms of tumorigenesis and serve as tools for cancer treatment screenings. Therefore, careful validation of whether these models have conserved properties of in vivo tumors is highly important. Thyrocyte-derived tumors are very interesting for cancer biology studies because from one cell type, at least five histologically characterized different benign and malignant tumor types can arise. To investigate whether thyroid tumor–derived cell lines are representative in vitro models, characteristics of eight of those cell lines were investigated with microarrays, differentiation markers, and karyotyping. Our results indicate that these cell lines derived from differentiated and undifferentiated tumor types have evolved in vitro into similar phenotypes with gene expression profiles the closest to in vivo undifferentiated tumors. Accordingly, the absence of expression of most thyrocyte-specific genes, the nonresponsiveness to thyrotropin, as well as their large number of chromosomal abnormalities, suggest that these cell lines have acquired characteristics of fully dedifferentiated cells. They represent the outcome of an adaptation and evolution in vitro, which questions the reliability of these cell lines as models for differentiated tumors. However, they may represent useful models for undifferentiated cancers, and by their comparison with differentiated cells, can help to define the genes involved in the differentiation/dedifferentiation process. The use of any cell line as a model for a cancer therefore requires prior careful and thorough validation for the investigated property. [Cancer Res 2007;67(17):8113–20]

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Jeu de données · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0030,002

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 Opus0,090
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,239 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreJeu de données

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
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Résumé présentoui

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