Preclinical Models of Brain Metastases in Breast Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Breast cancer remains a leading cause of mortality among women worldwide. Brain metastases confer extremely poor prognosis due to a lack of understanding of their specific biology, unique physiologic and anatomic features of the brain, and limited treatment strategies. A major roadblock in advancing the treatment of breast cancer brain metastases (BCBM) is the scarcity of representative experimental preclinical models. Current models are predominantly based on the use of animal xenograft models with immortalized breast cancer cell lines that poorly capture the disease's heterogeneity. Recent years have witnessed the development of patient-derived in vitro and in vivo breast cancer culturing systems that more closely recapitulate the biology from individual patients. These advances led to the development of modern patient-tissue-based experimental models for BCBM. The success of preclinical models is also based on the imaging technologies used to detect metastases. Advances in animal brain imaging, including cellular MRI and multimodality imaging, allow sensitive and specific detection of brain metastases and monitoring treatment responses. These imaging technologies, together with novel translational breast cancer models based on patient-derived cancer tissues, represent a unique opportunity to advance our understanding of brain metastases biology and develop novel treatment approaches. This review discusses the state-of-the-art knowledge in preclinical models of this disease.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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 ».