MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2170295948 · doi:10.4103/1008-682x.125394

Next generation patient-derived prostate cancer xenograft models

2014· letter· en· W2170295948 sur OpenAlexafffund
Yuzhuo Wang, Dong Lin, Hui Xue, Yuwei Wang, Rebecca Wu, Akira Watahiki, Xin Dong, Hongwei Cheng, AlexanderW Wyatt, ColinC Collins, P. Gout

Notice bibliographique

RevueAsian Journal of Andrology · 2014
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueProstate Cancer Treatment and Research
Établissements canadiensBC Cancer AgencyVancouver General HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésProstate cancerMedicineCancerProstateCancer researchDiseaseOncologyIn vivoPathologyInternal medicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is a critical need for more effective therapeutic approaches for prostate cancer. Research in this area, however, has been seriously hampered by a lack of clinically relevant, experimental in vivo models of the disease. This review particularly focuses on the development of prostate cancer xenograft models based on subrenal capsule grafting of patients’ tumor tissue into nonobese diabetic/severe combined immunodeficient (NOD/SCID) mice. This technique allows successful development of transplantable, patient-derived cancer tissue xenograft lines not only from aggressive metastatic, but also from localized prostate cancer tissues. The xenografts have been found to retain key biological properties of the original malignancies, including histopathological and molecular characteristics, tumor heterogeneity, response to androgen ablation and metastatic ability. As such, they are highly clinically relevant and provide valuable tools for studies of prostate cancer progression at cellular and molecular levels, drug screening for personalized cancer therapy and preclinical drug efficacy testing; especially when a panel of models is used to cover a broader spectrum of the disease. These xenograft models could therefore be viewed as next-generation models of prostate cancer.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,350
Score d'incertitude au seuil0,779

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,063
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,247 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations35
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAsian Journal of AndrologyMême sujetProstate Cancer Treatment and ResearchTravaux en français237 207