Applications of Extracellular Vesicles in Triple-Negative Breast Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Triple-negative breast cancer (TNBC) is the most aggressive and refractory subtype of breast cancer, often occurring in younger patients with poor clinical prognosis. Given the current lack of specific targets for effective intervention, the development of better treatment strategies remains an unmet medical need. Over the last decade, the field of extracellular vesicles (EVs) has grown tremendously, offering immense potential for clinical diagnosis/prognosis and therapeutic applications. While TNBC-EVs have been shown to play an important role in tumorigenesis, chemoresistance and metastasis, they could be repurposed as potential biomarkers for TNBC diagnosis and prognosis. Furthermore, EVs from various cell types can be utilized as nanoscale drug delivery systems (NDDS) for TNBC treatment. Remarkably, EVs generated from specific immune cell subsets have been shown to delay solid tumour growth and reduce tumour burden, suggesting a new immunotherapy approach for TNBC. Intrinsically, EVs can cross the blood-brain barrier (BBB), which holds great potential to treat the brain metastases diagnosed in one third of TNBC patients that remains a substantial clinical challenge. In this review, we present the most recent applications of EVs in TNBC as diagnostic/prognostic biomarkers, nanoscale drug delivery systems and immunotherapeutic agents, as well as discuss the associated challenges and future directions of EVs in cancer immunotherapy.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».