Novel therapeutic targets for cancer metastasis
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Metastatic cancers are extremely difficult to treat, and account for the vast majority of cancer-related deaths. The dissemination of tumor cells to distant sites is highly dynamic, asynchronous, and involves both tumor and host intrinsic factors. Effective therapeutic targets to block metastasis will need to disrupt key pathways that are required for multiple stages of metastasis.Areas covered: This review discusses the heterogeneity of cancers and metastasis, with an emphasis on motility as a key driver trait of metastasis. Recent metastatic cancer studies that identified either host or cancer cell intrinsic factors important for metastasis, using single gene-deficient animal models or 3D intravital imaging of avian embryo models, are also discussed. Potential metastatic blocking targets are listed as they relate to metastatic cancer therapy.Expert opinion: The development of metastatic disease is a complex interplay of genetic and epigenetic factors from the host and cancer cells acting in a patient-specific manner. Inhibiting key driver traits of metastasis should yield survival benefit at any stage of the disease, and we look forward to the next generation of personalized medicines for cancer therapy that target cancer cell motility for increased therapeutic efficacy.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».