Navigating the Blood–Brain Barrier: Challenges and Therapeutic Strategies in Breast Cancer Brain Metastases
Notice bibliographique
Résumé
Breast cancer (BC) is the most common cancer in women, with metastatic BC being responsible for the highest number of deaths. A frequent site for BC metastasis is the brain. Brain metastasis derived from BC involves the cooperation of multiple genetic, epigenetic, angiogenic, and tumor-stroma interactions. Most of these interactions provide a unique opportunity for development of new therapeutic targets. Potentially targetable signaling pathways are Notch, Wnt, and the epidermal growth factor receptors signaling pathways, all of which are linked to driving BC brain metastasis (BCBM). However, a major challenge in treating brain metastasis remains the blood-brain barrier (BBB). This barrier restricts the access of unwanted molecules, cells, and targeted therapies to the brain parenchyma. Moreover, current therapies to treat brain metastases, such as stereotactic radiosurgery and whole-brain radiotherapy, have limited efficacy. Promising new drugs like phosphatase and kinase modulators, as well as BBB disruptors and immunotherapeutic strategies, have shown the potential to ease the disease in preclinical studies, but remain limited by multiple resistance mechanisms. This review summarizes some of the current understanding of the mechanisms involved in BC brain metastasis and highlights current challenges as well as opportunities in strategic designs of potentially successful future therapies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».