Human Cancer Modeling: Recapitulating Tumor Heterogeneity Towards Personalized Medicine
محل انتشار: مجله تحقیقات سرطان، دوره: 1، شماره: 2
سال انتشار: 1396
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 77
فایل این مقاله در 10 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_MCIJO-1-2_002
تاریخ نمایه سازی: 28 مرداد 1402
چکیده مقاله:
Despite diagnostic, preventive and therapeutic advances, growing incidence of cancer and high rate of mortality among patients affected by specific cancer types indicate current clinical measures are not ideally useful in eradicating cancer. Chemoresistance and subsequent disease relapse are believed to be mainly driven by the cell-molecular heterogeneity of human tumors that necessitates personalized approaches to deal with uniquely complex genetic profile of each patient’s tumor. Such personalized medicinal therapies require dissection of cancer molecular profiles in order to profoundly understand mechanisms underlying drug resistance and disease recurrence. Technological advances in comparative genome sequencing have begun to result in identification of common somatic mutations in specific cancer subtypes that potentially constitute bases for prognostic and diagnostic biomarkers and present novel therapeutic targets. These targets have to be tested in reliable platforms so data of drug responses obtained can be correlated with those responses elicited in origin by the parental tumor itself. Here, I review different models of cancer in vitro and in vivo and outline the utility of these models in drug discovery and novel therapies of cancer with prospect for developing personalized anti-cancer strategies.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Mossa Gardaneh
Department of Stem Cells and Regenerative Medicine, Faculty of Medical Biotechnology, National Institute of Genetic Engineering and Biotechnology, Tehran, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :