CSCs in Breast Cancer—One Size Does Not Fit All: Therapeutic Advances in Targeting Heterogeneous Epithelial and Mesenchymal CSCs
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 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 | 0,001 |
| 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 ».