Therapeutic targets for antimetastatic therapy
Notice bibliographique
Résumé
Metastases are responsible for most cancer deaths. Despite dramatic advances in cancer therapy, the presence of metastases implies a significantly shortened survival and reduced quality of remaining life. Aside from prevention of cancer altogether, or significant improvements in early detection for most cancers, effective novel therapeutic strategies targeting metastasis should provide the greatest clinical benefit. Metastasis research has shown that many of the initial steps in metastasis are completed with a high degree of efficiency and may have occurred by the time of clinical diagnosis. Therefore, targeting the later stages of metastasis may offer a more promising therapeutic approach for the development of antimetastatic therapies. Appropriate clinical strategies include targeting dormant solitary cells, active preangiogenic metastases, or vascularised metastases. Dormancy of solitary single cells, seen clinically and experimentally, may be an explanation for cancer recurrence. Eradication or inactivation of these dormant cells could provide large benefit for patients. However, little is known about what makes cancer cells dormant and, therefore, a greater knowledge of the mechanisms of dormancy is needed. This review discusses potential biological targets, as defined by the steps in the metastatic process, for antimetastatic therapies and provides examples of clinical strategies for preventing or treating successful metastasis.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».