PubMed چکیده/رکورد

A Tissue Explant Model for Colon Cancer.

استودیوی صوتی مقاله

پخش حرفه‌ای فارسی و انگلیسی

در حال بررسی نسخه‌های صوتی ذخیره‌شده…

صوت تولیدشده با هوش مصنوعی است. برای کاربرد علمی یا درمانی، متن و منبع اصلی را بررسی کنید.
خواندن هوشمند فارسی و انگلیسی در حال آماده‌سازی صداهای مرورگر…
تنظیم صدای طبیعی و سرعت

صداهایی که در نامشان «Natural»، «Neural» یا «Online» دیده می‌شود معمولاً طبیعی‌ترند. انتخاب صدا به صداهای نصب‌شده در ویندوز و مرورگر شما بستگی دارد.

چکیده اصلی

Colorectal cancer (CRC) remains a leading cause of cancer-related morbidity and mortality worldwide. Recent advancements in cancer research emphasize the importance of personalized medicine, necessitating robust preclinical models that closely mimic the tumor microenvironment. Colorectal cancer organoids have emerged as a pivotal tool in this domain, providing a platform that preserves the cellular heterogeneity and allows high-throughput drug testing. However, organoids do not recapitulate the complexity of the tumor ecosystem, its architecture, and stromal interactions characteristic of native tumors. Here, we describe a model to maintain CRC tissue explants in culture. These explants enable the assessment of therapeutic responses ex vivo. Furthermore, they may offer insights into tumor-immune interactions and facilitate the evaluation of novel immunotherapeutic agents. The continued refinement of CRC tissue explant models promises to enhance our understanding of tumor biology and improve the predictive accuracy of preclinical studies, ultimately contributing to more effective and personalized treatment strategies for colorectal cancer patients.

نتیجه فارسی

این مقاله یک مدل کشت برای بافت‌های استخراج‌شده سرطان روده بزرگ را توصیف می‌کند که می‌تواند پاسخ‌های درمانی ex vivo را ارزیابی کرده و تعاملات تومور-ایمنی را بررسی کند. این مدل به عنوان یک ابزار پیش‌بالینی برای درک بهتر تومور و توسعه درمان‌های شخصی‌سازی‌شده عمل می‌کند.

  • توصیف مدل کشت بافت‌های استخراج‌شده سرطان روده بزرگ
  • ارزیابی پاسخ‌های درمانی ex vivo
  • بررسی تعاملات تومور-ایمنی
  • پیشنهاد برای ارزیابی عوامل جدید ایمونوتراپی

ترجمه فارسی چکیده

سرطان روده بزرگ (CRC) همچنان یکی از دلایل اصلی بیماری‌ها و مرگ‌ومیر ناشی از سرطان در سراسر جهان است. پیشرفت‌های اخیر در تحقیقات سرطان بر اهمیت پزشکی شخصی‌سازی‌شده تأکید دارند که نیازمند مدل‌های پیش‌بالینی قوی است که محیط تومور را به دقت شبیه‌سازی می‌کنند. بافت‌های روده بزرگ (کولون‌وید) به عنوان یک ابزار کلیدی در این حوزه ظهور کرده‌اند که پلتفرمی را فراهم می‌کنند که تنوع سلولی را حفظ کرده و تست‌های دارویی با ظرفیت بالا را امکان‌پذیر می‌سازد. با این حال، کولون‌ویدها پیچیدگی اکوسیستم تومور، معماری آن و تعاملات بافت‌پوشی را که در تومورهای بومی مشهود است، بازتولید نمی‌کنند. در اینجا، ما یک مدل برای حفظ بافت‌های استخراج‌شده سرطان روده بزرگ در کشت توصیف می‌کنیم. این بافت‌های استخراج‌شده امکان ارزیابی پاسخ‌های درمانی ex vivo را فراهم می‌کنند. علاوه بر این، آنها می‌توانند بینش‌هایی در مورد تعاملات تومور-ایمنی ارائه دهند و ارزیابی عوامل جدید ایمونوتراپی را تسهیل کنند. بهبود مستمر مدل‌های بافت‌های استخراج‌شده سرطان روده بزرگ وعده می‌دهد که درک ما از زیست‌شناسی تومور را افزایش دهد و دقت پیش‌بینی‌کننده مطالعات پیش‌بالینی را بهبود بخشد و در نهایت به استراتژی‌های درمانی مؤثرتر و شخصی‌سازی‌شده‌تر برای بیماران سرطان روده بزرگ کمک کند.

روش پژوهش

مدل برای حفظ بافت‌های استخراج‌شده سرطان روده بزرگ در کشت توصیف شده است.

محدودیت‌ها

محدودیت‌های مدل به طور کامل در متن گزارش نشده‌اند.

استخراج ساختاریافته از متن منبع

نمای PICO و پیامدها

جمعیت
بافت‌های استخراج‌شده سرطان روده بزرگ
مداخله/مواجهه
حفظ بافت‌های استخراج‌شده در کشت
مقایسه
در متن گزارش نشده است
حجم نمونه
در متن گزارش نشده است

متن کامل اصلی

متن در JumpToDate ذخیره نشده است.

برای بررسی دسترسی کتابخانه‌ای یا خرید، رکورد اصلی را باز کنید.

رفتن به منبع اصلی

کلیدواژه‌ها

ALIExplantsTumour microenvironment
در همین زیرشاخه

مقاله‌های مرتبط

PubMed2027

A Straightforward and Reliable Mouse Model of Colorectal Cancer by Orthotopic Transplantation.

Colorectal cancer (CRC) is a major malignancy with significant global implications for human health. The development of a reliable and pathologically relevant orthotopic CRC model is essential for advancing our understanding of its molecular mechanisms and for developing more effective therapeutic interventions. However, the construction of such models is fraught with challenges primarily because of the technical complexities involved …

PubMed2027

AA-Induced Lipid Peroxidation at the Center of Tumor Cell Apoptosis and Ferroptosis.

Polyunsaturated fatty acids (PUFAs), especially gamma-linolenic acid (GLA), arachidonic acid (AA), eicosapentaenoic acid (EPA), and docosahexaenoic acid (DHA), can block HMG-CoA reductase activity and thus decrease cholesterol synthesis/formation. Cholesterol has antioxidant actions and thus reduces the formation of ROS (reactive oxygen species). In contrast, PUFAs augment the generation of ROS. PUFAs undergo peroxidation to form lipid…

PubMed2027

Advanced Image Generation for Cancer and Stem Cell Biology Using Diffusion Models.

Deep learning has transformed medical image analysis, but progress in cancer and stem cell applications is often constrained by limited access to large, diverse, well-annotated imaging datasets. This bottleneck is especially acute for studies of tumor heterogeneity and cancer stem cell (CSC) biology, where rare phenotypes and dynamic cell-state transitions-frequently linked to stemness-associated transcriptional programs (e.g., OCT4, S…

PubMed2027

Clinical Flow Cytometric Testing in Chronic Lymphocytic Leukemia.

Flow cytometry is the cornerstone for establishing the diagnosis of chronic lymphocytic leukemia (CLL), owing to its characteristic and well-defined immunophenotype that enables accurate distinction from other leukemias and lymphomas. Beyond diagnosis, flow cytometry provides essential prognostic information and allows sensitive detection of minimal residual disease (MRD), a strong predictor of clinical outcome. CLL MRD assessment is i…