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Enregistrement W4401976463 · doi:10.1093/jbmrpl/ziae091

Sclerotic prostate cancer bone metastasis: woven bone lesions with a twist

2024· article· en· W4401976463 sur OpenAlexafffund
Felipe Eltit, Qiong Wang, Naomi Jung, Sheryl Munshan, Dennis Xie, Samuel Xu, Doris Liang, Bita Mojtahedzadeh, Danmei Liu, Raphaële Charest-Morin, Eva Corey, Lawrence D. True, Colm Morrissey, Rizhi Wang, Michael Cox

Notice bibliographique

RevueJBMR Plus · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBone health and treatments
Établissements canadiensInternational Collaboration On Repair DiscoveriesUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesMichael Smith Health Research BCDOD Prostate Cancer Research ProgramInstitute for Prostate Cancer ResearchCancer Research SocietyUniversity of WashingtonNational Cancer InstituteProstate Cancer FoundationU.S. Department of Defense
Mots-clésProstate cancerBone metastasisMetastasisTwistMedicineCancerPathologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bone metastases are the most severe and prevalent consequences of prostate cancer (PC), affecting more than 80% of patients with advanced PC. PCBMs generate pain, pathological fractures, and paralysis. As modern therapies increase survival, more patients are suffering from these catastrophic consequences. Radiographically, PCBMs are predominantly osteosclerotic, but the mechanisms of abnormal bone formation and how this pathological increase in bone density is related to fractures are unclear. In this study, we conducted a comprehensive analysis on a cohort of 76 cadaveric PCBM specimens and 12 cancer-free specimens as controls. We used micro-computed tomography to determine 3D organization and quantify bone characteristics, quantitative backscattering electron microscopy to characterize mineral content and details in bone structure, nanoindentation to determine mechanical properties, and histological and immunohistochemical analysis of bone structure and composition. We define 4 PCBM phenotypes: osteolytic, mixed lytic-sclerotic, and 2 subgroups of osteosclerotic lesions-those with residual trabeculae, and others without residual trabeculae. The osteosclerotic lesions are characterized by the presence of abnormal bone accumulated on trabeculae surfaces and within intertrabecular spaces. This abnormal bone is characterized by higher lacunae density, abnormal lacunae morphology, and irregular lacunae orientation. However, mineral content, hardness, and elastic modulus at micron-scale were indistinguishable between this irregular bone and residual trabeculae. The collagen matrix of this abnormal bone presents with irregular organization and a prominent collagen III composition. These characteristics suggest that osteosclerotic PCBMs initiate new bone deposition as woven bone; however, the lack of subsequent bone remodeling, absence of lamellar bone deposition on its surface, and presence of collagen III distinguish this pathologic matrix from conventional woven bone. Although the mineralized matrix retains normal bone hardness and stiffness properties, the lack of fibril anisotropy presents a compromised trabecular structure, which may have clinical implications.

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: Étude de cas · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,295 · 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'étudeÉtude de cas
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations5
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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