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Enregistrement W4385346665 · doi:10.3390/ijms241512071

Adaptation of the Th-MYCN Mouse Model of Neuroblastoma for Evaluation of Disseminated Disease

2023· article· en· W4385346665 sur OpenAlexafffund
Seyed M.R. Rahavi, Maryam Aletaha, Ali Farrokhi, Amanda Lorentzian, Philipp F. Lange, Christopher A. Maxwell, Chinten James Lim, Gregor S. D. Reid

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Molecular Sciences · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeuroblastoma Research and Treatments
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaBC Children's Hospital
Organismes subventionnairesMichael Cuccione FoundationBC Children’s Hospital Foundation
Mots-clésNeuroblastomaImmune systemCancer researchTransplantationBone marrowDiseaseMedicineImmunologyBiologyCell culturePathologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High-risk neuroblastoma remains a profound clinical challenge that requires eradication of neuroblastoma cells from a variety of organ sites, including bone marrow, liver, and CNS, to achieve a cure. While preclinical modeling is a powerful tool for the development of novel cancer therapies, the lack of widely available models of metastatic neuroblastoma represents a significant barrier to the development of effective treatment strategies. To address this need, we report a novel luciferase-expressing derivative of the widely used Th-MYCN mouse. While our model recapitulates the non-metastatic neuroblastoma development seen in the parental transgenic strain, transplantation of primary tumor cells from disease-bearing mice enables longitudinal monitoring of neuroblastoma growth at distinct sites in immune-deficient or immune-competent recipients. The transplanted tumors retain GD2 expression through many rounds of serial transplantation and are sensitive to GD2-targeted immune therapy. With more diverse tissue localization than is seen with human cell line-derived xenografts, this novel model for high-risk neuroblastoma could contribute to the optimization of immune-based treatments for this deadly 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 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)0,001
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,317 · 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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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