A synopsis of prostate organoid methodologies, applications, and limitations
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Current in vitro modeling systems do not fully reflect the biologic and clinical diversity of prostate cancer (PCa). Organoids are 3D in vitro cell cultures that recapitulate disease heterogeneity, retain prostate gland architecture, and mirror parental tumor characteristics. METHODS: To make better use of organoid models in the PCa research field, we provide a review of cutting-edge prostate organoid methodologies, applications, and limitations. RESULTS: We summarize methodologies for the establishment of benign prostate and PCa organoids and describe some of the model's practical applications and challenges. We highlight the patient-derived xenograft (PDX)-organoid interface model, which may allow for the generation of organoids from primary and rare PCa subtypes. Finally, we discuss potential future utilizations of PCa organoids in the realms of drug development and precision oncology. CONCLUSIONS AND FUTURE DIRECTIONS: Organoids represent a quasi in vivo modeling system that can be easily amenable to genetic modification and functional studies. As such, organoids may serve as an intermediate preclinical model for studying PCa. Future directions may include the refinement of culturing conditions to increase drug response fidelity in PCa organoids. The PDX-organoid interface model may enable the future establishment of primary and rare subtype PCa organoid lines.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,007 |
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 ».