Preclinical models for drug discovery for metastatic disease

生物 疾病 药物发现 计算生物学 转移 过程(计算) 药品 神经科学 生物信息学 癌症 计算机科学 药理学 病理 遗传学 医学 操作系统
作者
Lalage M. Wakefield,Seema Agarwal,Kandice Tanner
出处
期刊:Cell [Cell Press]
卷期号:186 (8): 1792-1813 被引量:14
标识
DOI:10.1016/j.cell.2023.02.026
摘要

Despite many advances, metastatic disease remains essentially uncurable. Thus, there is an urgent need to better understand mechanisms that promote metastasis, drive tumor evolution, and underlie innate and acquired drug resistance. Sophisticated preclinical models that recapitulate the complex tumor ecosystem are key to this process. We begin with syngeneic and patient-derived mouse models that are the backbone of most preclinical studies. Second, we present some unique advantages of fish and fly models. Third, we consider the strengths of 3D culture models for resolving remaining knowledge gaps. Finally, we provide vignettes on multiplexed technologies to advance our understanding of metastatic disease.
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