Designer Biomaterials to Model Cancer Cell Invasion In Vitro: Predictive Tools or Just Pretty Pictures?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Metastasis is the leading cause of mortality in cancer patients. Underlying this process is the invasion and colonization of cancer cells into healthy tissues. Engineered hydrogel models of tumor microenvironments present an opportunity to understand the microenvironmental determinants of cellular invasion. The biochemical and mechanical cues, presented in the form of adhesion sites, degradable cues, matrix stiffness, and architecture, have significant effects on the extent of cancer cell migration, and the mechanisms employed by these cells to move through their matrix. Coculture with stromal cells such as cancer associated fibroblasts, endothelial cells, and immune cells that are associated with poor prognosis demonstrate that these cells exacerbate cancer cell invasion. With these models, researchers aim not only to recapitulate known cancer cell behaviors in a dish, but also to uncover new insights into mechanisms underlying these phenomena, paving the way for novel treatment strategies. In this perspective, the design of engineered models that are used to study cancer cell invasion and metastasis in vitro is discussed. To this end, the authors seek to understand and put into perspective: do these models reveal relevant mechanisms of cancer cell migration, or are they simply pretty pictures with little biological translatability?
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».