Evolving Therapeutic Strategies to Exploit Chromosome Instability in Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Cancer is a devastating disease that claims over 8 million lives each year. Understanding the molecular etiology of the disease is critical to identify and develop new therapeutic strategies and targets. Chromosome instability (CIN) is an abnormal phenotype, characterized by progressive numerical and/or structural chromosomal changes, which is observed in virtually all cancer types. CIN generates intratumoral heterogeneity, drives cancer development, and promotes metastatic progression, and thus, it is associated with highly aggressive, drug-resistant tumors and poor patient prognosis. As CIN is observed in both primary and metastatic lesions, innovative strategies that exploit CIN may offer therapeutic benefits and better outcomes for cancer patients. Unfortunately, exploiting CIN remains a significant challenge, as the aberrant mechanisms driving CIN and their causative roles in cancer have yet to be fully elucidated. The development and utilization of CIN-exploiting therapies is further complicated by the associated risks for off-target effects and secondary cancers. Accordingly, this review will assess the strengths and limitations of current CIN-exploiting therapies, and discuss emerging strategies designed to overcome these challenges to improve outcomes and survival for patients diagnosed with cancer.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 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 ».