Towards extracellular matrix normalization for improved treatment of solid tumors
Notice bibliographique
Résumé
It is currently challenging to eradicate cancer.In the case of solid tumors, the dense and aberrant extracellular matrix (ECM) is a major contributor to the heterogeneous distribution of small molecule drugs and nano-formulations, which makes certain areas of the tumor difficult to treat.As such, much research is devoted to characterizing this matrix and devising strategies to modify its properties as a means to facilitate the improved penetration of drugs and their nano-formulations.This contribution presents the current state of knowledge on the composition of normal ECM and changes to ECM that occur during the pathological progression of cancer.It also includes discussion of strategies designed to modify the composition/properties of the ECM as a means to enhance the penetration and transport of drugs and nano-formulations within solid tumors.Moreover, a discussion of approaches to image the ECM, as well as ways to monitor changes in the ECM as a function of time are presented, as these are important for the implementation of ECM-modifying strategies within therapeutic interventions.Overall, considering the complexity of the ECM, its variability within different tissues, and the multiple pathways by which homeostasis is maintained (both in normal and malignant tissues), the available literature -while promising -suggests that improved monitoring of ECM remodeling in vivo is needed to harness the described strategies to their full potential, and match them with an appropriate chemotherapy regimen.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».