Spontaneously occurring melanoma in animals and their relevance to human melanoma
Notice bibliographique
Résumé
In contrast to other cancer types, melanoma incidence has been increasing over the last 50 years, and while it still represents less than 5% of all cutaneous malignancies, melanoma accounts for the majority of skin cancer deaths, due to its propensity to metastasise. Whilst melanoma most commonly affects the skin, it can also arise in mucosal surfaces, the eye, and the brain. For new therapies to be developed, a better understanding of the genetic landscape, signalling pathways, and tumour-microenvironmental interactions is needed. This is where animal models are of critical importance. The mouse is the foremost used model of human melanoma. Arguably this is due to its plethora of benefits as a laboratory animal; however, it is important to note that unlike humans, melanocytes are not present at the dermal-epidermal junction in mice and mice do not develop melanoma without genetic manipulation. In contrast, there are numerous reports of animals that spontaneously develop melanoma, ranging from sharks and parrots to hippos and monkeys. In addition, several domesticated and laboratory-bred animals spontaneously develop melanoma or UV-induced melanoma, specifically, fish, opossums, pigs, horses, cats, and dogs. In this review, we look at spontaneously occurring animal 'models' of melanoma and discuss their relevance to the different types of melanoma found in humans. © 2020 The Authors. The Journal of Pathology published by John Wiley & Sons Ltd on behalf of Pathological Society of Great Britain and Ireland..
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».