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Enregistrement W2966151337 · doi:10.3390/cancers11081128

CSCs in Breast Cancer—One Size Does Not Fit All: Therapeutic Advances in Targeting Heterogeneous Epithelial and Mesenchymal CSCs

2019· review· en· W2966151337 sur OpenAlexafffund
Andrew Sulaiman, Sarah McGarry, Xianghui Han, Sheng Liu, Lisheng Wang

Notice bibliographique

RevueCancers · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Cells and Metastasis
Établissements canadiensOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésCD44Cancer stem cellBreast cancerCancer researchTriple-negative breast cancerCD24CancerPopulationMedicineOncologyBioinformaticsBiologyInternal medicineCell

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Unlike other breast cancer subtypes, triple-negative breast cancer (TNBC) has no specific targets and is characterized as one of the most aggressive subtypes of breast cancer that disproportionately accounts for the majority of breast cancer-related deaths. Current conventional chemotherapeutics target the bulk tumor population, but not the cancer stem cells (CSCs) that are capable of initiating new tumors to cause disease relapse. Recent studies have identified distinct epithelial-like (E) ALDH+ CSCs, mesenchymal-like (M) CD44+/CD24− CSCs, and hybrid E/M ALDH+/CD44+/CD24− CSCs. These subtypes of CSCs exhibit differential signal pathway regulations, possess plasticity, and respond differently to treatment. As such, co-inhibition of different subtypes of CSCs is key to viable therapy. This review serves to highlight different pathway regulations in E and M CSCs in TNBC, and to further describe their role in disease progression. Potential inhibitors targeting E and/or M CSCs based on clinical trials are summarized for further investigation. Since future research needs to adopt suitable tumor models and take into account the divergence of E and M CSCs for the development of effective treatments, TNBC models for clinically translatable studies are further discussed.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,982
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,301 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations37
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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