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Enregistrement W4410052665 · doi:10.1016/j.neo.2025.101171

Establishment of patient-derived 3D in vitro models of sarcomas: literature review and guidelines on behalf of the FORTRESS working group

2025· review· en· W4410052665 sur OpenAlexaff
Lore De Cock, Ieva Palubeckaitė, Francesca Bersani, Tobias Faehling, Sandro Pasquali, Michael T. Meister, Piotr Manasterski, Richard MIALLOT, Manuela Krumbholz, Siyer Roohani, Dominique Heymann, Florencia Cidre‐Aranaz, Agnieszka Woźniak, Patrick Schöffski, Judith V.M.G. Bovée, Alessandra Merlini, Sanne Venneker

Notice bibliographique

RevueNeoplasia · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSarcoma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesDr. Rolf M. Schwiete StiftungDesmoid Tumor Research FoundationBerlin Institute of HealthDeutsche KrebshilfeFondazione Italiana per la Ricerca sul CancroStudienstiftung des Deutschen VolkesNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk OnderzoekChief Scientist OfficeMinistero dell'Istruzione e del MeritoSarcoma UKCharité – Universitätsmedizin BerlinAssociazione Italiana per la Ricerca sul Cancro
Mots-clésFortress (chess)In vitroGroup (periodic table)MedicinePathologyBiologyInternal medicineComputer scienceChemistryGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sarcomas are a large family of rare and heterogeneous mesenchymal tumors, which respond poorly to available systemic treatments. Translation of preclinical findings into clinical applications has been slow, limiting improvements in patients' outcomes and ultimately highlighting the need for a better understanding of sarcoma biology to develop more effective, subtype-specific therapies. To this end, reliable preclinical models are crucial, but the development of 3D in vitro sarcoma models has been lagging behind that of epithelial cancers. This is primarily due to the rarity and heterogeneity of sarcomas, and lack of widespread knowledge regarding the optimal growth conditions of these in vitro models. In this review, we provide an overview of currently available sarcoma tumoroid models, together with guidelines and suggestions for model development and characterization, on behalf of the FORTRESS (Forum For Translational Research in Sarcomas) international research working group on 3D sarcoma models.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,902
Score d'incertitude au seuil0,907

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,039
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,286 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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