Preclinical Modeling and Therapeutic Avenues for Cancer Metastasis to the Central Nervous System
Notice bibliographique
Résumé
Metastasis is the dissemination of cells from the primary tumor to other locations within the body, and continues to be the predominant cause of death among cancer patients. Metastatic progression within the adult central nervous system is ten times more frequent than primary brain tumors. Metastases affecting the brain parenchyma and leptomeninges are associated with grave prognosis, and even after successful control of the primary tumor the median survival is a dismal 2-3 months with treatment options typically limited to palliative care.. Current treatment options for BM and disseminated brain tumors are scarce, and the improvement of novel targeted therapies requires a broader understanding of the biological complexity that characterizes metastatic progression. In this review, we provide insight into patterns of BM progression and leptomeningeal spread, outlining the development of clinically relevant in vivo models and their contribution to the discovery of innovative cancer therapies. In vivo models paired with manipulation of in vitro methods have expanded the tools available for investigators to develop agents that can be used to prevent or treat metastatic disease. The knowledge gained from the use of such models can ultimately lead to the prevention of metastatic dissemination and can extend patient survival by transforming a uniformly fatal systemic disease into a locally controlled and eminently more treatable one.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».