Molecular models of carcinogenesis in colorectal cancer
Bibliographic record
Abstract
Klasyczne badanie patologiczne nowotworów jelita oparte jest o obserwacje kliniczne i histopatologiczne oraz takie czynniki, jak: inwazja komórek nowotworowych do węzłów chłonnych, wielkość guza czy złośliwość.Najważniejszym czynnikiem prognostycznym jest nadal stopień zaawansowania w chwili zdiagnozowania choroby (klasyfikacja TNM).Klasyfikacja taka odzwierciedla fenotyp, a nie biologię nowotworu, dlatego nie jest wystarczająca na potrzeby współczesnej medycyny.Rozwój metod molekularnych umożliwił włączenie do testów oznaczeń genów/białek odpowiedzialnych za cechy mające wpływ na tempo postępu choroby, odpowiedź nowotworu na leczenie chemoterapeutykami czy zdolność do metastazy.Rak jelita grubego jest uważany za chorobę heterogeniczną, do powstania której prowadzi wiele różnych szlaków molekularnych.Mimo tego, bardzo ważne jest opracowywanie modeli nowotworzenia na poziomie molekularnym, które ułatwiają pracę nad poszukiwaniem nowych markerów.Istnieje szereg argumentów, pokazujących, że morfologicznie czy histologicznie identyczne guzy mają różne rokowania oraz różnie odpowiadają na taką samą terapię.Dlatego obecnie tak ważne jest poszukiwanie nowych molekularnych czynników prognostycznych.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.003 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".