Modeling human brain tumors in flies, worms, and zebrafish: From proof of principle to novel therapeutic targets
Notice bibliographique
Résumé
For decades, cell biologists and cancer researchers have taken advantage of non-murine species to increase our understanding of the molecular processes that drive normal cell and tissue development, and when perturbed, cause cancer. The advent of whole-genome sequencing has revealed the high genetic homology of these organisms to humans. Seminal studies in non-murine organisms such as Drosophila melanogaster, Caenorhabditis elegans, and Danio rerio identified many of the signaling pathways involved in cancer. Studies in these organisms offer distinct advantages over mammalian cell or murine systems. Compared to murine models, these three species have shorter lifespans, are less resource intense, and are amenable to high-throughput drug and RNA interference screening to test a myriad of promising drugs against novel targets. In this review, we introduce species-specific breeding strategies, highlight the advantages of modeling brain tumors in each non-mammalian species, and underscore the successes attributed to scientific investigation using these models. We conclude with an optimistic proposal that discoveries in the fields of cancer research, and in particular neuro-oncology, may be expedited using these powerful screening tools and strategies.
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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) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».