Current and future approaches for the therapeutic targeting of metastasis (Review)
Notice bibliographique
Résumé
Metastasis is the process whereby cancer cells disseminate and establish secondary tumors at distant sites from the primary tumor and is estimated to be responsible for approximately 90% of all cancer deaths. Cancers with metastatic spread are frequently resistant to conventional chemotherapeutic approaches, underlining the urgent need for novel treatments in these diseases. Recent advances in understanding the mechanisms underlining both the intrinsic cellular and extrinsic micro-environmental factors contributing to the metastatic process have resulted in the identification of a number of molecular targets for the development of specific anti-metastatic therapeutic strategies. These targets include intracellular enzymes such as the protein tyrosine kinases, cell surface receptors and their ligands, and elements of the extracellular matrix such as pro-angiogenic factors, protease enzymes and cytokines. Many of these pathways interact with each other, with the possibility of multiple downstream antineoplastic consequences as well as the potential for synergistic effects by targeting more than one of these factors. This review outlines several of the promising targets, and provides examples, of how these targets are being exploited as anti-metastatic therapies in conjunction with conventional treatments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».