Vitality, viability, long-term clonogenic survival, cytotoxicity, cytostasis and lethality: what do they mean when testing new investigational oncology drugs?
Notice bibliographique
Résumé
In the field of experimental therapeutics for oncology purposes researchers are continuously evaluating the toxicity of novel treatment approaches against cancer cells. Within this topic of research, it is highly critical to define parameters of toxicity that denote when cancer cells are perturbed in their functionality by a new investigational drug. As the goal for these approaches is to achieve cellular demise, then what approaches to use and what do they mean in terms of assessing such cell death is of critical importance. In this comment article we highlight the definition of vitality and differentiate it from viability, and further define clonogenic survival in a chronic fashion. Additionally, we highly recommend the use of the term cytotoxicity as a general descriptor indicating toxicity towards a cell, but within that we encourage to sub-classify it as either cytostasis (i.e., when a treatment does not allow a cell to grow but it does not kill it either), or lethality (when a cell dies in response to the treatment). A more precise use of these terms should help advance the field of experimental therapeutics in oncology towards better defining the mechanisms of action of novel investigational drugs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».