Notice bibliographique
Résumé
Introduction: HER2+ breast cancer (BC) makes up 15-20% of BC cases, where HER2 overexpression drives BC progression via proliferative signals. Targeted therapies inhibit HER2's activity but face challenges like resistance and metastasis. Thus, HER2+ BC is a developing research area where many preclinical studies are being conducted, and mice are often used due to their genetic and physiological similarities to humans. This study aims to review and compare existing mouse models to determine the best model of HER2+ BC. Methods: A literature search on PubMed in February 2024 using search terms including HER2, neu, neuNT, MMTV, and mammary tumors identified 16 primary research articles that used Neu-overexpressing mice. The papers were categorized under five models: MMTV-Neu, MMTV-NeuNT, FloxNeo-NeuNT, MMTV-NIC, and MMTV-HER2. Results: Among examined studies, Andrechek et al.'s FloxNeo-NeuNT model had the longest average tumor onset at 447 days, while Kuang et al.'s MMTV-NIC had the shortest at 126 days. Ursini-Segal et al.'s MMTV-NIC mice showed 100% mammary tumor incidence. Most models resulted in mammary adenocarcinomas, with lung metastases commonly observed, especially in papers that used MMTV-NIC. Discussion: Human HER2+ BC is commonly adenocarcinoma and often metastasizes to lungs, bones, liver, and brain. The mouse models were also found to be adenocarcinomas, but they primarily showed lung metastasis, possibly due to insufficient tumor detection methods for brain and bone metastasis. Neu copy numbers in Andrechek et al.’s FloxNeo-NeuNT model also align with findings on HER2 copy number amplification in human HER2+ BC. Conclusion: We have found that MMTV-NIC is the optimal mouse model for HER2+ BC research due to its short latency, 100% tumor incidence, and high rate of lung metastasis.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».