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Enregistrement W3016896071 · doi:10.1155/2020/6051210

Human Organ‐Specific 3D Cancer Models Produced by the Stromal Self‐Assembly Method of Tissue Engineering for the Study of Solid Tumors

2020· review· en· W3016896071 sur OpenAlexafffund
Vincent Roy, Brice Magne, Maude Vaillancourt-Audet, Stéphane Chabaud, Emil Grammond, Léo Piquet, Julie Fradette, Isabelle Laverdière, Véronique Moulin, Solange Landreville, Lucie Germain, François A. Auger, François Gros‐Louis, Stéphane Bolduc

Notice bibliographique

RevueBioMed Research International · 2020
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
Thématique3D Printing in Biomedical Research
Établissements canadiensUniversité LavalCentre hospitalier de l'Université LavalCentre hospitalier universitaire de Québec
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéCanada Research ChairsFondation CHU de QuébecCanadian Urological Oncology Group
Mots-clésStromal cellTissue engineeringSolid organCancerMedicinePathologyCancer researchBiologyBiomedical engineeringSurgeryInternal medicineOrgan transplantationTransplantation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cancer research has considerably progressed with the improvement of in vitro study models, helping to understand the key role of the tumor microenvironment in cancer development and progression. Over the last few years, complex 3D human cell culture systems have gained much popularity over in vivo models, as they accurately mimic the tumor microenvironment and allow high‐throughput drug screening. Of particular interest, in vitro human 3D tissue constructs, produced by the self‐assembly method of tissue engineering, have been successfully used to model the tumor microenvironment and now represent a very promising approach to further develop diverse cancer models. In this review, we describe the importance of the tumor microenvironment and present the existing in vitro cancer models generated through the self‐assembly method of tissue engineering. Lastly, we highlight the relevance of this approach to mimic various and complex tumors, including basal cell carcinoma, cutaneous neurofibroma, skin melanoma, bladder cancer, and uveal melanoma.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,926
Score d'incertitude au seuil0,947

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,173
Tête enseignante GPT0,482
Écart entre enseignants0,310 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations61
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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