The Future of NMR Metabolomics in Cancer Therapy: Towards Personalizing Treatment and Developing Targeted Drugs?
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
There has been a recent shift in how cancers are defined, where tumors are no longer simply classified by their tissue origin, but also by their molecular characteristics. Furthermore, personalized medicine has become a popular term and it could start to play an important role in future medical care. However, today, a "one size fits all" approach is still the most common form of cancer treatment. In this mini-review paper, we report on the role of nuclear magnetic resonance (NMR) metabolomics in drug development and in personalized medicine. NMR spectroscopy has successfully been used to evaluate current and potential therapies, both single-agents and combination therapies, to analyze toxicology, optimal dose, resistance, sensitivity, and biological mechanisms. It can also provide biological insight on tumor subtypes and their different responses to drugs, and indicate which patients are most likely to experience off-target effects and predict characteristics for treatment efficacy. Identifying pre-treatment metabolic profiles that correlate to these events could significantly improve how we view and treat tumors. We also briefly discuss several targeted cancer drugs that have been studied by metabolomics. We conclude that NMR technology provides a key platform in metabolomics that is well-positioned to play a crucial role in realizing the ultimate goal of better tailored cancer medicine.
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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 | 0,000 | 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 découle