Комментарии 33
Вспоминаете, как это бывает на митингах?
Очевидно, что аналогией раковой ткани является коррупционная мафия, паразитирующая на государстве, строящая параллельные структуры и приводящая при неконтролируемом росте влияния к разрушению государства. Сборище интеллигентов и маргиналов, пылающих пламенными идеями справедливости с одной доминирующей мыслью "я конечно молодец что за правду, но как бы не отгрести" являются ну очень плохой аналогией по нашим временам.
Но, как говорится, можно убрать себя от телевизора, но нельзя убрать телевизор из себя.
Коктейли молотова в офисах оппозиционных партий в вашу схему "сборища интеллигентов и маргиналов" вписываются?
Конечно вписываются. Они выдумываются пропагандой чтобы загнать под плинтус всех этих хороших в своей массе людей. Точно так же как выдуман пропагандой и психологический механизм митингов - на самом деле митинг для его участников это довольно страшно и грустно, а тянет на него в основном чувство боли и несправедливости. Ну и никакой эгоистичной прагматической составляющей как у раковых клеток там нет вообще.
Ключевым моментом для попытки насильственной смены власти является раскол элит. Отколовшиеся элиты могут сверху организовать реальное сопротивление и насилие. А если говорить о том ”как бывает на митингах”, то эти люди ходят с шариками и флажками вечно, пока их не пересжают по одному, как показывает опыт России, Беларуси и Грузии, где были митинги без раскола в элитах.
Поэтому митинги это скорее аллергическая реакция организма чем рак. Если проводить параллели, то нужно делать это научно.
Картинки горящих полицейских были в The New York Times (google "burning policement in kiev 2014"). The New York Times выдумывает такого рода информацию?
А вообще я знаком с людьми с таких митингов, в том числе топами российкой оппозиции. По моей теории, их программа сводится к призывам "Слушайтесь Запад!", при этом они хотят стать своего рода посредниками, апостолами этого Запада, причем не всего Запада, а конкретно политического бомонда типа Нуланд, Блинкен, Макфол, с которыми находятся в симбиозе. У меня есть про это вот такая заметка - https://panchul.livejournal.com/615016.html
А вы выше прочитали то что я писал про раскол элит? Протестующие люди (в наше время и с нашим менталитетом, не средневековые крестьяне) сами в своей массе психологически не склонны к деструктивным действиям. 99% из них держат в голове что-то вроде "я хороший, я буду соблюдать закон, мы ничего не поломаем, но то что происходит неправильно и я должен сделать свой вклад в протест как хороший гражданин, чтобы моя совесть была чиста, хотя мне страшно и очень не хочется". Если начинается реальная жесть со стороны властей, люди немного ожесточаются, но как правило не сильно. Если нужно реальное силовое сопротивление, то тут уже его надо организовать, и с этим никакая оппозиция никогда не справится, потому что она все больше состоит из того же рода людей с той же мотивацией. Для этого нужны люди уже имеющие отношение к власти и имеющие абсолютно реальные шансы на получение всей власти, примерно больше 50%. В частности по этим причинам на демократическом западе никто не боится митингов и не считает их угрозой государству или проблемой вообще.
Что касается вашего знакомства некими людьми, то вряд ли здесь стоит обсуждать ваше абсолютно субъективное мнение о неких случайных людях.
Я говорю с чисто абстрактной точки зрения о психологии людей, природе социума, протестов и прочих подобных вещах. Точка зрения на эту природу в нашей стране сейчас невероятно искажена и не имеет ничего общего с реальностью. Уже почти так же мало как это было в СССР. А не понимать самих себя опасно.
Не увидел ничего про трансплантацию костного мозга. А именно изменение ДНК больного часто приводит к исчезновению некоторых видов рака.
Очень интересно! Буду учитывать для одной из следующих публикаций, но тут даже тянет на отдельную статью) Полностью с вами согласен, есть множество способов, но нет никакой гарантии в том, что это действительно поможет. В моей статье собраны некоторые основы по работе с генами, в частности проведен анализ по данным из аликвот.
Если честно, не осилила, поскольку вообще ни разу не имею отношения к айти. Сюда захожу почитать научпоп. Но тема онкологии волнует, потому что есть такой знакомый, с большими проблемами по этому поводу. Но он не после операции, а после химии.
На мой дилетантский взгляд, ваша работа очень нужная. Пока пыталась прочесть, всё время удивлялась, а оказывается, так можно было? Разные метрики посчитать и по полочкам разложить, что и почему? А говорят, медицина -- совершенно не точная наука. А что делать с людьми после химии, возможен ли похожий подход? Поймите меня пожалуйста правильно, я никакой помощи ни для кого не прошу, вопрос чисто академический. Просто интересно, если здесь уместно такое слово.
Спасибо.
Ваш вопрос абсолютно уместен, и спасибо за добрые слова — работа с данными в онкологии действительно важна. У меня из окружения близких людей тоже есть человек с онкологическим заболеванием. Да, подобный подход, связанный с людьми после химии возможен для коррекции терапии. Насколько мне известно, после прохождения химиотерапии пациентом, врачам важно наблюдать за несколькими показателями: восстановлением иммунной системы (например, числом лейкоцитов), состоянием печени и почек (оценка биохимических показателей, связанных с выводом токсинов из организма) риском тех же самых рецидивов (можно создать модель машинного обучения, которая будет предсказывать эти риски и давать вероятностную оценку), а также общим качеством жизни пациента (через анализ физической активности, сна, уровня боли и усталости). Но все, что касается данных, пока что возможно в теории, потому что есть масса проблем с их сбором, я не возьму на себя ответственность утверждать, что и ИИ модель будет выдавать полностью репрезентативные результаты. Потому что данные с наборов данных TCGA репрезентативны для США: данные были отобраны из разных медицинских учреждений по городам США, что может быть нерелевантным для РФ. У нас другие социально-демографические показатели, другой уровень жизни и тд..
Мой любимый человек борется уже больше года с раком поджелудочной железы.
Позавчера позвонили сказали, что он умер ещё летом. Не хотел грузить проблемами и не предупредил, что отказали почки. И про диагноз тоже не рассказал, а ведь обнаружили на 1 стадии. Получается, прожил 8 месяцев и умер относительно комфортно, в забытье от интоксикации и в окружении семьи, а в не хосписе от непрерывной боли от метастазов. Наверно, от этого должно было быть легче, но истерики всё равно продолжаются, чтобы я не делала. Сегодня приём онкопсихолога.
А есть тут хорошие химики на стыке дисциплин?
У нас в лабе получилось доставлять магнитные наночастицы в опухоли, теперь нужно чем-то токсичным их покрыть, чтобы научиться убивать клетки. Но с этим у нас проблемы. Вещества либо надёжно не пришиваются к поверхности, либо недостаточно токсичные для убийства всего и вся вокруг.
Причины разные, но Ваши потуги обречены на частичный успех в узкой сфере. У меня нет возможности так богато и напомаженно расфуфыривать тему а-ля Вы, но приведу пример индекса атерогенности, что имеется сегодня в каждой липидограмме. Когда исследования реальности копнули чуть(!) глубже и выявили чуть(!) больше факторов и состояний, влияющих на атерогенез( преддиабет, сам диабет, мочевая кислота, состояние печени и почек, липопротеиды (а) и так далее, когда для каждого состояния доказательно определены свои уровни липидов, этот индекс атерогенности оказался лишь профанацией, показателем, верным лишь для неких оторванных от реальности идеальных условий. Жизнь оказалась намного сложнее даже в рамках пяти показателей, что способны описать только 32 возможных варианта. Сами вдумайтесь а)в количество самих генов, спящих и экспрессирующих, поврежденных и целых - и тут уже триллионы способов не просчитать верно и засраться, б) внешних факторов, что тоже значительное количество - предсказуемых и совсем непредсказуемых - экологических( шашлычная коптильня дяди Ашота на 1 этаже десятиэтажного дома, измена супруги/супруга как стресс с повышением кортизола или избыточная болезненность ребенка). Да, на сегодня и в узкой сфере неких онкологических заболеваний и идеальных состояниях внутри и снаружи можно что-то просчитать приближенное к реальности, но завтра и для многих это будет шаткой дощечкой через поток
причём тут "как победить рецидив"? Во-первых я бы на вашем месте сразу в заглавии написал что это "теоретическое творчество" , это важно поэтому что рак относится к жизненно опасным видам заболеваний и некоторые люди, сами или их близкие, находясь в предполагаемом "безвыходном" положении ,могут начать не разобравшись использовать любые источники информации для последующего лечения...
На самом деле нужно разделять науку и лечение. Для лечения практически всех видов рака на сегодня есть четкие клинические рекомендации , они прописаны как в минздраве , так и в США и в Европе и в общем они практически совпадают , разнятся как правило быстро появляющимися и испытанными Мабами (антителами) и регистрированными мед препаратами. Все эти рекомендации работают и работают не плохо , мало того они улучшаются. Конечно и неудачи случаются ,но и огромный % неудач происходит из-за банальных ошибок. Поэтому подходя к лечению пациента нормальный врач прежде всего руководствуется текущими рекомендациями. Если случай действительно редкий ( а такое бывает в 2% случаев ) начинается творчество, как правило это коллегиальное решение. Почему я настаиваю что это правильный подход - клиническая практика говорит у данной рекомендации такая то %% медиана выживших 3, 5 и тд лет. и поскольку речь идёт о жизни это существенно.
Что касается самой статьи- не буду ничего критиковать ибо , честно,не люблю тотальные цифровые корреляции без оглядки на конкретную детализацию. Ну например, какой смысл проводить корреляции Mutation Count и TMB? понятно что высокая мутационная нагрузка обеспечит большое количество мутаций.. в свое время уже все наелись эти ТМВ и его ценность как таргет маркера лишком переоценена. ТМВ может быть неплох для прогноза успешности лечения ..но не больше.
Ещё раз повторюсь - это мое ИМХО, возможно из это цифровой каши и возродится истина.. )
Спасибо за комментарий, хоть и с вашей позицией я частично не согласен. Не согласен с тем, что как это может быть "теоретическим творчеством", если там есть куча практической части! И кого я по вашему собираюсь лечить? Вы боитесь, что "некоторые люди, сами или их близкие, находясь в предполагаемом "безвыходном" положении ,могут начать не разобравшись использовать любые источники информации для последующего лечения...". Пожалуйста, укажите, где я предлагаю лечение или методы лечения? Я провожу исследование - показываю, как я искал данные и проводил анализ, на чем основывался. Многим это интересно, возможно здесь найдутся эксперты, способные к обоснованной критике моей статьи, поэтому я и публикую. Согласен лишь с тем, что мне не хватает сильной биологической и медицинской базы. Это верно. Я не медик и не биолог. С самого начала указал, что я студент-программист 4 курса, человек и сам поймет, что там нужны дополнительные корректировки и обоснования. Даже в ошибках рождается истина! Тогда ответьте тем же людям, которые находятся в "безвыходном" положении, почему же такая высокая смертность от онкологических заболеваний (отчет ВОЗ за 2023 год - смертность от онкологии 22%, на 2 месте, после сердечно-сосудистых заболеваний)? Почему еще не разработана действующая вакцина (или любой другой способ) со 100% гарантией избавления от рака? Значит, есть что изучать!
вы уважаемый начните хотя бы с кликбейтного заголовка - "Как победить рецидив: путеводитель по полю битвы с онкологией" это не путеводитель и не относится к борьбе с рецидивами, а потом возможно и найдутся эксперты , желающие изучить вашу статью.
Спасибо, я разберусь, но пожалуйста, научитесь корректно описывать ваши очень ценные предложения по статье, без эмоциональной окраски. Если вы не можете объяснить, что с ней не так. К чему этот газлайтерский подход? Я уж точно переживу ваши нападки) Посмотрите пожалуйста комментарий ниже, человек подробно обосновал свою позицию с научной точки зрения. За что я ему благодарен.
Предостережение для авторов статьи:
Важно, чтобы публикации, затрагивающие паллиативную медицинскую тематику, учитывали этические аспекты и ориентировались на благополучие пациентов, соблюдая их права и уважение.
Как биоинформатик-онколог скажу:
Процессы в опухолевых клетках специфичны для разных типов опухолей, включают в себя взаимодействие разнообразных регуляторных путей, протеома, генотипа, а также наборов поверхностных и матричных белков.
Патофизиологические процессы, регулируемые сигнальными путями с участием десятков и сотен белков, также специфичны и задействуют привычные системы управления и защиты клеток. Это включает использование аутофагии для защиты опухолевых клеток, рекрутирование моноцитов и иммунных клеток, миграцию, инвазию и васкуляризацию. Очень важно быть осторожными при обсуждении таких процессов.
Опухолевые ткани дифференцируются, образуя надклеточные структуры. Некоторые клетки быстро делятся, другие - разрушают соседние здоровые ткани, иные - препятствуют действию химиотерапевтических препаратов.
В том числе это относится и к рецидивам, которые зачастую совсем отличны морфологически и генетически от предшествующих клеток.
Старые датасеты, такие как обычные РНК-секвенсы, не дают точного понимания этих процессов; необходимо обращать внимание на методы, такие как сингл-селл секвенирование.Опухолевые клетки, создавая устойчивые биохимические системы, динамически адаптируются. Агент, такой как белок, кодируемый одним или несколькими генами и участвующий в сотнях каскадных реакций, может способствовать выживанию опухолевых клеток. Однако удаление или изменение уровня экспрессии гена не гарантирует предсказуемого результата в системе. Нужно учитывать многомерные векторы для достижения желаемого состояния системы.
Коротко: Чтобы заявлять о потенциальных результатах и методах воздействия, важно иметь глубокое понимание биохимии, генетики, клеточной биологии опухолей и специфической роли белков в конкретных опухолях у конкретного пациента.
Спасибо за замечания, обязательно приму их во внимание!
я случайно отправил, сейчас допишу и отправлю
Предостережение для авторов статьи:
Важно, чтобы публикации, затрагивающие паллиативную медицинскую тематику, учитывали этические аспекты и ориентировались на благополучие пациентов, соблюдая их права и уважение.
Как биоинформатик-онколог скажу:
Процессы в опухолевых клетках специфичны для разных типов опухолей, включают в себя взаимодействие разнообразных регуляторных путей, протеома, генотипа, а также наборов поверхностных и матричных белков.
Патофизиологические процессы, регулируемые сигнальными путями с участием десятков и сотен белков, также специфичны и задействуют привычные системы управления и защиты клеток. Это включает использование аутофагии для защиты опухолевых клеток, рекрутирование моноцитов и иммунных клеток, миграцию, инвазию и васкуляризацию. Очень важно быть осторожными при обсуждении таких процессов.
Опухолевые ткани дифференцируются, образуя надклеточные структуры. Некоторые клетки быстро делятся, другие - разрушают соседние здоровые ткани, иные - препятствуют действию химиотерапевтических препаратов.
В том числе это относится и к рецидивам, которые зачастую совсем отличны морфологически и генетически от предшествующих клеток.
Старые датасеты, такие как обычные РНК-секвенсы, не дают точного понимания этих процессов; необходимо обращать внимание на методы, такие как сингл-селл секвенирование.Опухолевые клетки, создавая устойчивые биохимические системы, динамически адаптируются. Агент, такой как белок, кодируемый одним или несколькими генами и участвующий в сотнях каскадных реакций, может способствовать выживанию опухолевых клеток. Однако удаление или изменение уровня экспрессии гена не гарантирует предсказуемого результата в системе. Нужно учитывать многомерные векторы для достижения желаемого состояния системы.
Коротко: Чтобы заявлять о потенциальных результатах и методах воздействия, важно иметь глубокое понимание биохимии, генетики, клеточной биологии опухолей и специфической роли белков в конкретных опухолях у конкретного пациента.
(дублирую и советую пересмотреть название, текст и настроение данной публикации)
Все было бы замечательно, если бы не такой нюанс, как p-хакинг. К сожалению, интуиция нас частенько обманывает при интерпретации "статистически значимых" эффектов, особенно если речь идет о массовой обработке больших данных.
Хорошо известно, что если вы проанализируете 100 совершенно случайных наборов данных, то просто по статистике в 4-5 случаях строгие математические критерии, примененные в точности так, как это следует делать, покажут достоверный (значимый на 95-96%-ном уровне) эффект. Можно ли отсюда сделать вывод, что именно в этих 4-5 случаях "лекарство работает"? Вопрос риторический
Но чуть реже люди задумываются о том, что вместо 100 абсолютно случайных наборов данных можно взять лишь один набор данных и 100 разных методов обработки. Нужно лишь, чтобы эти методы анализа данных были в каком-то смысле независимы друг от друга. Ситуация полностью симметричная: в 4-5 случаях мы опять найдем "достоверный" (т.е. "статистически значимый") эффект. Значит ли это, что другие способы обработки данных никуда не годятся, а вот эти 4-5 методов поиска "эффекта" и правда работают?
Ну и последний шаг: теперь у нас есть только один набор данных, и только один метод. Но метод имеет настраиваемые (подгоняемые) параметры. Это может быть как один параметр, который может принимать 100 разных значений, либо два параметра с десятью вариантами у каждого (всего 100 комбинаций), или три параметра с четырьмя вариантами у каждого (итого 81 <примерно равно> 100) комбинаций, и т.д. Понятно, что из этих 81-100 комбинаций мы опять-таки получим "статистически достоверный" эффект в 4-5 случаях (нужно лишь, чтобы каждый вариант модели давал результат, слабо зависимый с остальными). Не поленюсь повторить: эти 4-5 "успешных исходов" мы будем иметь для абсолютно случайного набора данных...
Так вот, последний вариант - самый опасный из всех. Так как глядя на результат, мы не всегда ясно понимаем, что в процессе оптимизации алгоритм перепробовал не только 4 "результативных" случая, но еще и 96 "нерезультативных". И поэтому при интерпретации может быть не совсем очевидно, что на самом деле абсолютно никакого эффекта нет. Речь идет лишь об совершенно обычном (я бы даже сказал неизбежном) статистическом артефакте.
Дополнительное пояснение для тех, кто все еще не увидел никакой аналогии
Если вдруг вы не очень близки со статистикой, или мои намеки слишком криво написаны, то приведу еще одну аналогию (мысленный эксперимент). Давайте проверим гипотезу, что при некоторой температуре воздуха монетка всегда выпадает орлом. Мы хотим получить очень надежное подтверждение - значимое на 99%-ном уровне. Для этого мы последовательно делаем 8 бросаний монетки. Как известно, вероятность получить серию ОООООООО равна 1/128. Если монетка и правда выпадет именно так, - все, теорема доказана (можно писать статью ;-)
Итак, мы проводим 128 экспериментов при разных температурах, чтобы найти ту самую. Но... Если экспериментов настолько много, то скорее всего хотя бы один из них как раз и даст серию ОООООООО. Имеем ли мы теперь право сказать, что заветная температура и правда найдена?!
Кстати говоря, к появлению т.н. ложных корреляций приводит очень похожий по сути механизм
В случае с температурой ответ простой: достаточно сделать еще одну серию из 8 бросаний при точно такой же температуре, и крах надежд почти неизбежен. Но что делать, если повторить эксперимент невозможно?! Увы, но в жизни первая ситуация (когда эксперимент можно провести столько раз, сколько хочешь), сейчас все чаще уступает место второй (когда вместо целенаправленной постановки эксперимента на влияние конкретного фактора мы вынуждены перелопачивать ретроспективно накопленную статистику). В той же клинической практике или при мониторинге процессов в Земле эксперименты (накопление данных) длятся годами.
В результате мы вынуждены разглядывать ранее полученные данные под разными углами, пробуя найти там закономерности. Но когда у нас потенциально есть сто комбинаций "причинных" признаков (часто их кратно больше), то по сути это как раз и есть набор из тех самых 128 значений температуры... Одно из которых почти неизбежно даст нам искомый "достоверный" эффект, если только исследователь достаточно упорный и не бросит такие проверки на полпути.
Как же быть, спросите Вы?
Мне кажется, что простого ответа тут просто нет
я его точно не знаю
Хотя какие-то соображения пробовал высказывать
вот в этих публикациях в ГПиБ и в СП
Дещеревский А.В. О влиянии метеорологической и гидрологической обстановки на электротеллурические потенциалы по данным многолетних наблюдений на станции «Хазор-Чашма» // Геофизические процессы и биосфера. 2024б. Т. 23, № 3. С. 16–40. https://https://doi.org/10.21455/GPB2024.3-2
Дещеревский А.В. Учет влияния экзогенных факторов на изменения разности потенциалов медного и свинцового электродов при поиске предвестников землетрясений // Сейсмические приборы. 2024в. Т. 60, № 3. C.40–76. https://doi.org/10.21455/si2024.3-3
а также в статье в НТР
Дещеревский А.В. Проблема качества данных при режимном геофизическом мониторинге: кто виноват и что делать? // Наука и технологические разработки. 2024а. Т. 103, № 3. С.3–26. https://doi.org/10.21455/std2024.3-1
но это, во-первых, геофизика, а во-вторых, тема p-хакинга там скорее побочная. Хотя, в НТР мне сказали, что у них будет дискуссия на эту тему в 3-м 4-м номерах этого года. Может, там кто-нибудь умный отметится и что-нибудь посоветует...
Если вдруг все-таки захочется заглянуть в PDF-ки упомянутых статей/номеров, то я их выкладываю на Я-диске по мере поступления.
С одной стороны, исследователь обязан проверять разные способы группировки и обработки данных, совершенствовать методы анализа, тестировать разные комбинации признаков и т.д. Ведь если среди них действительно есть взаправду работающие, то по-другому их не найдешь.
С другой стороны, пока мы остаемся в рамках сугубо статистического подхода, то опасность выдать желаемое за действительное возрастает неограниченно. Особенно если анализ идет в многомерном пространстве признаков. Ведь в этом случае число проверяемых комбинаций де-факто устремляется в бесконечность, что позволяет нам не просто обнаруживать высокозначимые псевдоэффекты, но и находить в данных ложные логические цепочки, когда из утверждения А (проверенного на уровне 99.9%) однозначно вытекает утверждение Б (также значимое на уровне 99.9%). Для этого достаточно проверить всего лишь Е+6 комбинаций параметров (что для современных моделей вообще не вопрос)...
Как победить рецидив: путеводитель по полю битвы с онкологией