Pathophysiologic interactions in skeletal metastasis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This review summarizes evidence that the formation of bone metastases is the result of multiple synergistic cellular and molecular interactions between metastatic cells and the unique microenvironment in bone. METHODS: Molecular technologies have been used to detect cancer cells in bone and to define their genotypic and phenotypic properties. Bone organ cultures have been employed to analyze the ability of tumor cells to modulate bone resorption and to study the effects of resorption products on the phenotypic properties of cancer cells. Experimental models of bone metastasis provide the ability to examine the effects of modulating specific host or tumor properties in vivo by quantifying their effects on the formation of bone tumors. RESULTS: By means of the blood stream, cells from many common neoplasms seed bone marrow as an early clinical event. The subsequent growth of these cells into clinically significant metastatic lesions is associated with their ability to stimulate bone resorption through osteoclasts and macrophages or through a direct action on bone. In turn, the products of bone resorption, which include matrix-derived growth factors, act on the tumor cells to stimulate the expression of properties that promote their metastatic competence. These include the induction of integrin adhesion molecules, the stimulation of cell motility and chemotaxis, the enhanced expression of matrix metalloproteinases, and the stimulation of tumor cell growth. CONCLUSIONS: The interdependency of tumor cells and bone was recognized by Steven Paget over 100 years ago, and it provides a rational basis for the development of current therapeutic strategies against bone metastasis.
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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) | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».