Toward a Drug Development Path That Targets Metastatic Progression in Osteosarcoma
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Despite successful primary tumor treatment, the development of pulmonary metastasis continues to be the most common cause of mortality in patients with osteosarcoma. A conventional drug development path requiring drugs to induce regression of established lesions has not led to improvements for patients with osteosarcoma in more than 30 years. On the basis of our growing understanding of metastasis biology, it is now reasonable and essential that we focus on developing therapeutics that target metastatic progression. To advance this agenda, a meeting of key opinion leaders and experts in the metastasis and osteosarcoma communities was convened in Bethesda, Maryland. The goal of this meeting was to provide a "Perspective" that would establish a preclinical translational path that could support the early evaluation of potential therapeutic agents that uniquely target the metastatic phenotype. Although focused on osteosarcoma, the need for this perspective is shared among many cancer types. The consensus achieved from the meeting included the following: the biology of metastatic progression is associated with metastasis-specific targets/processes that may not influence grossly detectable lesions; targeting of metastasis-specific processes is feasible; rigorous preclinical data are needed to support translation of metastasis-specific agents into human trials where regression of measurable disease is not an expected outcome; preclinical data should include an understanding of mechanism of action, validation of pharmacodynamic markers of effective exposure and response, the use of several murine models of effectiveness, and where feasible the inclusion of the dog with naturally occurring osteosarcoma to define the activity of new drugs in the micrometastatic disease setting.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle