Mesenchymal Stem Cell Therapy for Breast Cancer: Challenges Remaining
Notice bibliographique
Résumé
The treatment of breast cancer, the most common malignancy among women worldwide, remains puzzling partly due to the resistance to therapeutics, which associates with the heterogeneity of case clinical presentations, and limits in the current understanding of the pathogenesis of solid cancers. Notably, it remains unclear: (i) whether breast cancer starts strictly as a local disease before metastasizing to the lymph nodes and distant organs, i.e. if cancer initiating cells are local cells that have undergone epithelial to mesenchymal transition; (ii) or if breast cancer is intrinsically a systemic disease started by malfunctioning circulating mesenchymal stem cells (MSCs) infiltrating the breast stroma to start tumorigenesis. Such limits in our understanding of breast cancer biology have been slowing the development of MSC-based therapies exploiting the ability of these cells to home into tumorigenic sites, kill cancer cells, stop neoangiogenesis, and repair damaged tissues, as well as therapeutic approaches using these cells as vehicle for gene therapy and for delivering anticancer therapeutics, which are potential game changing therapeutic approaches, particularly in currently incurable cancers and intractable cases. Major drawbacks to MSC-based therapy implementation and use in breast cancer are herein briefly discussed.
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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 | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».