A Preliminary Analysis of Circulating Tumor Microemboli from Breast Cancer Patients during Follow-Up Visits
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Most breast cancer-related deaths are caused by distant metastases and drug resistance. It is important to find appropriate biomarkers to monitor the disease and to predict patient responses after treatment early and accurately. Many studies have found that clustered circulating tumor cells, with more correlations with metastatic cancer and poor survival of patients than individual ones, are promising biomarkers. METHODS: Eighty samples from eleven patients with breast cancer during follow-up visits were examined. By using a microfluidic chip and imaging system, the number of circulating tumor cells and microemboli (CTC/CTM) were counted to assess the distribution in stratified patients and the potential in predicting the disease condition of patients after treatments during follow-up visits. Specific components and subtypes of CTM were also preliminarily investigated. RESULTS: Compared to CTC, CTM displayed a distinguishable distribution in stratified patients, having a better AUC value, in predicting the disease progression of breast cancer patients during follow-up visits in this study. Four subtypes were categorized from the identified CTM by considering different components. In combination with CEA and CA153, enumerated CTC and CTM from individual patients were applied to monitor the disease condition and patient response to the therapy during follow-up visits. CONCLUSIONS: The CTM and its subtypes are promising biomarkers and valuable tools for studying cancer metastasis and longitudinally monitoring cancer patients during follow-up visits.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».