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Enregistrement W4414612909 · doi:10.1302/1358-992x.2025.8.035

CURRENT LANDSCAPE OF COMPLEX BIOFABRICATED MSK TUMOUR MICROENVIRONMENT MODELS FOR THERAPEUTIC SCREENING: WHERE DO WE GO FROM HERE?

2025· article· en· W4414612909 sur OpenAlexaff
Derek H. Rosenzweig

Notice bibliographique

RevueOrthopaedic Proceedings · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Cells and Metastasis
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCancerDrugDrug deliveryRadiation therapyInflammationChemotherapyDiseaseLung cancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Up to 80% of patients with primary tumors of the breast, prostate or lung will develop bone metastases. Metastases to the spine cause severe pain, functional deficit and highly diminished health related quality of life through fracture, vertebral instability and spinal cord and nerve-root injury. This is also directly associated with high socioeconomic and healthcare costs. Resection of spine metastases leaves large bone defects which cannot self-repair and bone grafts are often needed yet insufficient to facilitate healing, tissue repair and local control of tumor burden. Despite extensive resection during surgery, some tumor cells can remain hidden and therefore drive cancer recurrence. Following resection and reconstruction, chemotherapy is often systemically administered in these patients resulting in many side-effects. These therapies often lack site specific efficacy and promote stress induced senescence resulting in chronic low-level inflammation in the tumor and surrounding stroma. This can result in therapy-resistance and further tumor progression, and new drugs are necessary to combat these events. Drug discovery is a long-term and costly endeavor, and more than 70% of new drugs fail to reach market due to limited advanced screening technology. Tissue engineering has emerged as an advanced strategy to apply biomaterials scaffolds, cells and biologics to mimic functional tissues such as tumor microenvironment. Developing new 3D physiological tissue as therapeutic screening tools provides a platform for screening new biomaterial local drug delivery devices. Such devices could allow more accurate drug screening scenario whereby the new therapies can reduce negative side-effects, promote bone repair and block cancer recurrence directly at the site of resection. Moreover, the proposed implantable drug delivery system could be adapted and applied to any tissue and cancer type. The main goal of this talk is to provide a historical overview of the progression of complex biofabricated 3D MSK tumor microenvironment models and how they've been used for screening and developing novel therapies, as well as a brief overview of state of the art. The talk will also focus on how our group is currently positioned to developing new models of bone metastasis for screening local therapy devices and novel senlolytic adjuvant therapies.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,247 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2025
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