Pre-clinical transgenic mouse models of nervous system tumors
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The most common primary CNS tumors are gliomas, where other than a few subtypes such as oligodendrogliomas, the survival has remained unchanged despite advances in surgical, chemo- and radiation therapy, especially for the most malignant and common glioma; glioblastoma multiforme (GBM). Recent novel therapies like immuno- and gene therapy have shown some promise in existing pre-clinical models, but have failed to demonstrate therapeutic benefit in patients. The reason(s) for such failures include our incomplete understanding of the molecular pathogenesis of these tumors and also due to testing of novel biological therapies in less than ideal pre-clinical models, which for the most part have included xenografts established in mice from glioma cell lines or patient explants. Transgenic mouse models offers an opportunity to develop and utilize an easily replenished, reproducible, manipulated spontaneous and more appropriate pre-clinical model of human cancers. Here we highlight on how mouse models are generated using several techniques and how mouse models have come to the forefront to address several issues such as identifying novel tumour modifier genes of central and peripheral nervous system tumours. Lastly we discuss how mouse models may provide an invaluable tool in pre clinical drug screening and testing.
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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 ».