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Enregistrement W4322625667 · doi:10.1016/j.isci.2023.106305

Development of an in vivo system to model breast cancer metastatic organotropism and evaluate treatment response using the chick embryo

2023· article· en· W4322625667 sur OpenAlexafffund
Sumreen Javed, Sepideh Soukhtehzari, Nikki Salmond, Nazarine Fernandes, Karla C. Williams

Notice bibliographique

RevueiScience · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Cells and Metastasis
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchMichael Smith Health Research BC
Mots-clésMetastasisMedicineMetastatic breast cancerIn vivoPrimary tumorEmbryoTropismMammary tumorBreast cancerCancerOncologyCancer researchBiologyImmunologyInternal medicineBiotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Metastatic lesions produced through the process of systemic tumor cell dissemination and growth at distant sites are challenging to treat and the primary cause of patient mortality. Developing in vivo models of metastasis with utility in evaluating molecular targets and therapeutics in a timely manner would expedite the path to therapeutic discovery. Here, we evaluated breast cancer metastasis and metastatic organotropism using the chick embryo. We developed a method to evaluate metastasis using the MDA231 cell line. Then, using cell lines with demonstrated tropism for the bone, brain, and lung, we evaluated organotropism. Rapid and robust organ-specific metastasis was modeled in the chick embryo and, importantly, recapitulated metastatic organotropism congruent to what has been demonstrated in mice. Treatment response in the metastatic setting was also evaluated and quantified. This work establishes the chick embryo as a model for studies aimed at understanding organotropism and therapeutic response in the metastatic setting.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,073
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,288 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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