Molecular Characterization of Circulating Tumor Cells Isolated from the Peripheral Blood of Prostate Cancer Patients
Notice bibliographique
Résumé
Due to the high prevalence and morbidity associated with prostate cancer, and the absence of a reliable and effective screening tool, we have sought to evaluate the potential role of telomere profiles and circulating tumor cells (CTCs) in filling this void. CTCs can be isolated from the blood of patients and used to profile the molecular characteristics of the primary tumor they derive from. Utilizing a quantitative fluorescence in-situ hybridization (Q-FISH) protocol and our Teloview(TM) program, we can analyze the telomeres contained within these cells. It has been proven that increasing telomere dysfunction can be correlated with increasing aggressiveness in various cancers. In this study we were able to successfully isolate CTCs from all prostate cancer patients enrolled in our study irrespective of disease stage. We were also able to produce a unique telomere profile for each patient. When repeat analysis of telomere profiles was done, we demonstrated that some patients had stable profiles, some had minor changes, and some had substantial changes. We have linked these changes to the clinical interventions used to manage the patient’s disease. Using a statistical analysis system we categorized individual telomeres as low, medium or high intensity, and measured the peak telomere number (PTN) for each patient. Combining this information has allowed us to create a model to stratify patients based on their risk of disease progression. In the future this system may replace conventional screening, and prognostication methods, and aid in the development of a more personalized approach to treating prostate cancer.
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 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) | 0,002 | 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 ».