Molecular mechanisms of metastatic peritoneal dissemination in gastric adenocarcinoma
Notice bibliographique
Résumé
Peritoneal dissemination portends a dismal prognosis in patients with gastric adenocarcinoma in the context of limited effective treatments. The underlying cellular processes that drive gastric peritoneal carcinomatosis remain unclear, limiting the application of novel targeted therapies. In this comprehensive review, we aimed to identify and summarize all existing context-dependent molecular mechanisms that have been implicated in peritoneal dissemination and peritoneal carcinomatosis establishment from primary gastric adenocarcinoma. We applied a multilevel examination including data from in vivo murine models using human gastric cancer cell lines, in vitro technique-based studies, ex vivo models, and genomic/proteomic and molecular profiling analyses to report on various aspects of gastric cancer peritoneal metastasis biology. Mechanisms promoting peritoneal dissemination were grouped into three main functional categories: (1) intrinsic cancer cell biology, (2) cancer cell-peritoneal surface adhesion, and (3) peritoneal tumor microenvironment. We identified significant overlap among the three categories, indicating a complex interplay between multiple molecular mechanisms. By interrupting these pathways, peritoneal-directed therapies have the potential to improve quality and length of life in patients with high-risk primary gastric cancer.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».