A Xenograft Nude Mouse Model for Perineural Invasion and Recurrence in Pancreatic Cancer
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Pancreatic cancer recurrence after initially "curative" resection is an unresolved clinical problem in the management of patients with this disease. Perineural invasion correlates with and might be partially responsible for tumor recurrence and poor survival. However, no adequate preclinical animal model is yet available to study this aspect of pancreatic cancer biology. METHODS: We modified our orthotopic xenograft model of pancreatic cancer in nude mice to develop a model for pancreatic cancer perineural invasion and recurrence. RESULTS: After initial orthotopic transplantation, complete surgical resection of MIA PaCa-2 (undifferentiated) and Capan-2 (well-differentiated) tumors at 4, 6, and 8 weeks was attempted. All animals that had undergone tumor resection survived the operation. Animals that had the MIA PaCa-2 tumor resected after 6 weeks developed recurrent pancreatic cancer with local invasion and distant metastasis. Histological evaluation revealed extensive invasion of retroperitoneal nerves by the cancer cells. CONCLUSION: Complete resection of orthotopically transplanted pancreatic cancer in nude mice leads to local tumor recurrence. This model may eventually prove valuable for studying the mechanisms of pancreatic cancer perineural invasion and recurrence.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».