Influence of Extracellular Vesicles on Lung Stromal Cells during Breast Cancer Metastasis
Notice bibliographique
Résumé
Breast cancer is a prominent cause of cancer diagnosis and death in women globally, with over 90% of deaths being attributed to complications that arise from metastasis. One of the common locations for breast cancer metastasis is the lung, which is associated with significant morbidity and mortality. Curative treatments for metastatic breast cancer patients are not available and the molecular mechanisms that underlie lung metastasis are not fully understood. In order to better treat these patients, identifying events that occur both prior to and during metastatic spread to the lung is essential. Several studies have demonstrated that breast cancer-derived extracellular vesicles secreted from the primary breast tumor play a key role in establishing the lung pre-metastatic niche to support colonization of metastatic tumor cells. In this review, we summarize recent work supporting the influence of extracellular vesicles on stromal components of the lung to construct the pre-metastatic niche and support metastasis. Furthermore, we discuss the potential clinical applications of utilizing extracellular vesicles for diagnosis and treatment. Together, this review highlights the dynamic nature of extracellular vesicles, their roles in breast cancer metastasis to the lung, and their value as potential biomarkers and therapeutics for cancer prevention.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 ».