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Enregistrement W7116307784 · doi:10.14288/1.0451030

Validation of cellular barcoding enabled clonal tracking in Barrett's esophagus stem cell populations

2025· article· en· W7116307784 sur OpenAlexaboutno aff
Tenanye Haglund

Notice bibliographique

RevueOpen Collections · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEsophageal Cancer Research and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEsophagusSomatic evolution in cancerBarrett's esophagusCarcinogenesisDysplasiaPhenotypeStem cellDNA barcodingCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Esophageal adenocarcinoma (EAC) is one of the deadliest cancers, with a five-year net survival rate of only 16% according to the Canadian Cancer Society. A key factor contributing to its high mortality is late-stage diagnosis. Barrett’s Esophagus (BE), an intestinal-type metaplasia arising in the distal esophagus in response to chronic inflammation, is a precursor lesion for EAC. Although the overall risk of progression from BE to EAC is low, it increases significantly following the development of high-grade dysplasia (HGD), a genetically unstable, precancerous dysplastic state. Currently, the detection of BE relies on endoscopic surveillance and histological assessment, and predicting which patients will progress to HGD before the phenotypic switch takes place is not possible. Beyond the classical oncogenic mutations (i.e. TP53, CDKN2A) which often precede catastrophic genomic events that drive progression, the genetic mutations that may initiate BE progression but are lost through to dysplasia, remain poorly characterized. The field of carcinogenesis is lacking a method by which to track clonal competition of BE stem cells in real time to identify potentially malignant clones before they drive phenotypic shifts. This project aims to develop and validate a method to uncover the clonal competition that drives clonal expansion of malignant clones in BE. To achieve this, we adapted a previously established DNA barcoding technology for use in our adult tissue resident stem cell (ASC) populations to track clonal competition in real time. To validate this tool’s ability to detect clones with a selective growth advantage, we introduced a faster-growing cell line carrying a known barcode sequence into a barcoded population of BE-ASCs. The faster-growing cell line could be informatically recovered, and sequencing data revealed clonal competition within BE-ASC populations, establishing an empirical basis to further explore the capability of this methodology to identify potentially malignant BE clones. This approach has the potential to identify previously unknown causative genes involved in BE progression, as well as improve early detection, and risk assessments of EAC; ultimately enabling the development of less invasive, cost-effective screening strategies for BE and improving the ability to detect high-risk individuals before the progression to 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 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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,297 · 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
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

Citations0
Publié2025
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