Revisiting the Complexity of the Ovarian Cancer Microenvironment—Clinical Implications for Treatment Strategies
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Epithelial ovarian cancer (EOC) is the leading cause of death among gynecological malignancies in North American women. Given that EOC encompasses a broad class of tumors consisting of a variety of different histologic and molecular subtypes, which generates genetically and etiologically distinct tumors, several challenges arise during treatment of patients with this disease. Overlaying this complexity is the contribution of supporting cells, particularly stromal components such as fibroblasts and immune infiltrates that collectively create a microenvironment that promotes and enhances cancer progression. A notable example is the induction of angiogenesis, which occurs through the secretion of pro-angiogenic factors by both tumor and tumor-associated cells. The recent development of angiogenic inhibitors targeting tumor vasculature, which have been shown to improve patient outcome when combined with standard therapy, has launched a paradigm shift on how cancer patients should be treated. It is evident that future clinical practices will focus on the incorporation of therapies that antagonize the protumoral effects of such microenvironment contributors. Herein, an overview of the varying tumor-host interactions that influence tumor behavior will be discussed, in addition to the recent efforts undertaken to target these interactions and their potential to revolutionize EOC patient care.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle