Molecular Pathways: Targeting the Microenvironment of Liver Metastases
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Curative treatment for metastatic solid cancers remains elusive. The liver, which is nourished by a rich blood supply from both the arterial and portal venous systems, is the most common site of visceral metastases, particularly from cancers arising in the gastrointestinal tract, with colorectal cancer being the predominant primary site in Western countries. A mounting body of evidence suggests that the liver microenvironment (LME) provides autocrine and paracrine signals originating from both parenchymal and nonparenchymal cells that collectively create both pre- and prometastatic niches for the development of hepatic metastases. These resident cells and their molecular mediators represent potential therapeutic targets for the prevention and/or treatment of liver metastases (LM). This review summarizes: (i) the current therapeutic options for treating LM, with a particular focus on colorectal cancer LM; (ii) the role of the LME in LM at each of its phases; (iii) potential targets in the LME identified through preclinical and clinical investigations; and (iv) potential therapeutic approaches for targeting elements of the LME before and/or after the onset of LM as the basis for future clinical trials. Clin Cancer Res; 23(21); 6390–9. ©2017 AACR.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».