Informed by Cancer Stem Cells of Solid Tumors: Advances in Treatments Targeting Tumor-Promoting Factors and Pathways
Notice bibliographique
Résumé
Cancer stem cells (CSCs) represent a subpopulation within tumors that promote cancer progression, metastasis, and recurrence due to their self-renewal capacity and resistance to conventional therapies. CSC-specific markers and signaling pathways highly active in CSCs have emerged as a promising strategy for improving patient outcomes. This review provides a comprehensive overview of the therapeutic targets associated with CSCs of solid tumors across various cancer types, including key molecular markers aldehyde dehydrogenases, CD44, epithelial cellular adhesion molecule, and CD133 and signaling pathways such as Wnt/β-catenin, Notch, and Sonic Hedgehog. We discuss a wide array of therapeutic modalities ranging from targeted antibodies, small molecule inhibitors, and near-infrared photoimmunotherapy to advanced genetic approaches like RNA interference, CRISPR/Cas9 technology, aptamers, antisense oligonucleotides, chimeric antigen receptor (CAR) T cells, CAR natural killer cells, bispecific T cell engagers, immunotoxins, drug-antibody conjugates, therapeutic peptides, and dendritic cell vaccines. This review spans developments from preclinical investigations to ongoing clinical trials, highlighting the innovative targeting strategies that have been informed by CSC-associated pathways and molecules to overcome therapeutic resistance. We aim to provide insights into the potential of these therapies to revolutionize cancer treatment, underscoring the critical need for a multi-faceted approach in the battle against cancer. This comprehensive analysis demonstrates how advances made in the CSC field have informed significant developments in novel targeted therapeutic approaches, with the ultimate goal of achieving more effective and durable responses in cancer patients.
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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) | 0,000 | 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 ».