Cancer Stem Cells and their Management in Cancer Therapy
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In the last decade, the proposed Cancer Stem Cell (CSC) hypothesis has steadily changed the way cancer treatment is approached. CSCs may be the source of the heterogeneous non-tumorigenic cell population included in a neoplasm. Intratumor and intertumoral heterogeneity is a well-known phenomenon that massively entangles the diagnosis and treatment of cancer. The literature seems to suggest that heterogeneity develops progressively within tumor-initiating stem cells. CSCs harbor genetic and/or epigenetic alterations that allow them to differentiate into multiple tumor cell types sequentially. OBJECTIVE: The CSC hypothesis, cellular therapy, and the most recent patents on CSCs were reviewed. METHODS: PubMed, Scopus, and Google Scholar were screened for this information. Also, an analysis of the most recent data targeting CSCs in pediatric cancer developed at two Canadian institutions is provided. The genes involved with the activation of CSCs and the drugs used to antagonize them are also highlighted. RESULTS: It is underlined that (1) CSCs possess stem cell-like properties, including the ability for self-renewal; (2) CSCs can start carcinogenesis and are responsible for tumor recurrence after treatment; (3) Although some limitations have been raised, which may oppose the CSC hypothesis, cancer progression and metastasis have been recognized to be caused by CSCs. CONCLUSION: The significant roles of cell therapy may include an auto-transplant with high-dose treatment, an improvement of the immune function, creation of chimeric antigen receptor T cells, and the recruitment of NK cell-based immunotherapy.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».