Murine models of osteosarcoma: A piece of the translational puzzle
Notice bibliographique
Résumé
Osteosarcoma (OS) is the most common cancer of bone in children and young adults. Despite extensive research efforts, there has been no significant improvement in patient outcome for many years. An improved understanding of the biology of this cancer and how genes frequently mutated contribute to OS may help improve outcomes for patients. While our knowledge of the mutational burden of OS is approaching saturation, our understanding of how these mutations contribute to OS initiation and maintenance is less clear. Murine models of OS have now been demonstrated to be highly valid recapitulations of human OS. These models were originally based on the frequent disruption of p53 and Rb in familial OS syndromes, which are also common mutations in sporadic OS. They have been applied to significantly improve our understanding about the functions of recurrently mutated genes in disease. The murine models can be used as a platform for preclinical testing and identifying new therapeutic targets, in addition to testing the role of additional mutations in vivo. Most recently these models have begun to be used for discovery based approaches and screens, which hold significant promise in furthering our understanding of the genetic and therapeutic sensitivities of OS. In this review, we discuss the mouse models of OS that have been reported in the last 3-5 years and newly identified pathways from these studies. Finally, we discuss the preclinical utilization of the mouse models of OS for identifying and validating actionable targets to improve patient outcome.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».