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Enregistrement W4379794245 · doi:10.3390/cells12121566

Horizontal Transfer of Malignant Traits and the Involvement of Extracellular Vesicles in Metastasis

2023· review· en· W4379794245 sur OpenAlexaff
Goffredo Arena, Stefano Forte, Mohamed Abdouh, Cheryl Vanier, Denis Corbeil, Aurelio Lorico

Notice bibliographique

RevueCells · 2023
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueExtracellular vesicles in disease
Établissements canadiensMcGill University Health CentreMcGill University
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteNational Institutes of Health
Mots-clésMetastasisExtracellular vesiclesCancerCancer cellCancer metastasisLymphatic systemMicrovesiclesBiologyCancer researchPrimary tumorNeuroscienceMedicinePathologyCell biologymicroRNAInternal medicineGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Metastases are responsible for the vast majority of cancer deaths, yet most therapeutic efforts have focused on targeting and interrupting tumor growth rather than impairing the metastatic process. Traditionally, cancer metastasis is attributed to the dissemination of neoplastic cells from the primary tumor to distant organs through blood and lymphatic circulation. A thorough understanding of the metastatic process is essential to develop new therapeutic strategies that improve cancer survival. Since Paget's original description of the "Seed and Soil" hypothesis over a hundred years ago, alternative theories and new players have been proposed. In particular, the role of extracellular vesicles (EVs) released by cancer cells and their uptake by neighboring cells or at distinct anatomical sites has been explored. Here, we will outline and discuss these alternative theories and emphasize the horizontal transfer of EV-associated biomolecules as a possibly major event leading to cell transformation and the induction of metastases. We will also highlight the recently discovered intracellular pathway used by EVs to deliver their cargoes into the nucleus of recipient cells, which is a potential target for novel anti-metastatic strategies.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,600
Score d'incertitude au seuil0,904

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,249 · 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 tête enseignante, 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
GenreSynthèse

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

En bref

Citations19
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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