Microfluidics-Based Technologies for the Assessment of Castration-Resistant Prostate Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Castration-resistant prostate cancer remains a significant clinical challenge, wherein patients display no response to existing hormone therapies. The standard of care often includes aggressive treatment options using chemotherapy, radiation therapy and various drugs to curb the growth of additional metastases. As such, there is a dire need for the development of innovative technologies for both its diagnosis and its management. Traditionally, scientific exploration of prostate cancer and its treatment options has been heavily reliant on animal models and two-dimensional (2D) in vitro technologies. However, both laboratory tools often fail to recapitulate the dynamic tumor microenvironment, which can lead to discrepancies in drug efficacy and side effects in a clinical setting. In light of the limitations of traditional animal models and 2D in vitro technologies, the emergence of microfluidics as a tool for prostate cancer research shows tremendous promise. Namely, microfluidics-based technologies have emerged as powerful tools for assessing prostate cancer cells, isolating circulating tumor cells, and examining their behaviour using tumor-on-a-chip models. As such, this review aims to highlight recent advancements in microfluidics-based technologies for the assessment of castration-resistant prostate cancer and its potential to advance current understanding and to improve therapeutic outcomes.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».