From simplicity to complexity in current melanoma models
Notice bibliographique
Résumé
Despite the recent impressive clinical success of immunotherapy against melanoma, development of primary and adaptive resistance against immune checkpoint inhibitors remains a major issue in a large number of treated patients. This highlights the need for melanoma models that replicate the tumor's intricate dynamics in the tumor microenvironment (TME) and associated immune suppression to study possible resistance mechanisms in order to improve current and test novel therapeutics. While two-dimensional melanoma cell cultures have been widely used to perform functional genomics screens in a high-throughput fashion, they are not suitable to answer more complex scientific questions. Melanoma models have also been established in a variety of experimental (humanized) animals. However, due to differences in physiology, such models do not fully represent human melanoma development. Therefore, fully human three-dimensional in vitro models mimicking melanoma cell interactions with the TME are being developed to address this need for more physiologically relevant models. Such models include melanoma organoids, spheroids, and reconstructed human melanoma-in-skin cultures. Still, while major advances have been made to complement and replace animals, these in vitro systems have yet to fully recapitulate human tumor complexity. Lastly, technical advancements have been made in the organ-on-chip field to replicate functions and microstructures of in vivo human tissues and organs. This review summarizes advancements made in understanding and treating melanoma and specifically aims to discuss the progress made towards developing melanoma models, their applications, limitations, and the advances still needed to further facilitate the development of therapeutics.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».