2024
Ex-vivo 3D cellular models of pancreatic ductal adenocarcinoma: from embryonic development to precision oncology
AĆIMOVIĆ, Ivana, Viktorie GABRIELOVÁ, Stanislava MARTÍNKOVÁ, Michal EID, Jakub VLAŽNÝ et. al.Základní údaje
Originální název
Ex-vivo 3D cellular models of pancreatic ductal adenocarcinoma: from embryonic development to precision oncology
Autoři
AĆIMOVIĆ, Ivana, Viktorie GABRIELOVÁ, Stanislava MARTÍNKOVÁ, Michal EID, Jakub VLAŽNÝ, Petr MORAVČÍK, Jan HLAVSA, Lukáš MORÁŇ, Riza Can CAKMAKCI, Peter STAŇO, Vladimír PROCHÁZKA, Zdeněk KALA, Jan TRNKA a Petr VAŇHARA
Vydání
PANCREAS, PHILADELPHIA, LIPPINCOTT WILLIAMS & WILKINS, 2024, 0885-3177
Další údaje
Jazyk
angličtina
Typ výsledku
Článek v odborném periodiku
Obor
30400 3.4 Medical biotechnology
Stát vydavatele
Spojené státy
Utajení
není předmětem státního či obchodního tajemství
Odkazy
Impakt faktor
Impact factor: 2.900 v roce 2022
Organizační jednotka
Lékařská fakulta
UT WoS
999
Příznaky
Mezinárodní význam, Recenzováno
Změněno: 19. 8. 2024 13:00, Mgr. Tereza Miškechová
Anotace
V originále
Pancreas is a vital gland of gastro-intestinal system with exocrine and endocrine secretory functions, interweaved into essential metabolic circuitries of the human body. Pancreatic ductal adenocarcinoma (PDAC) represents one of the most lethal malignancies, with a five-year survival rate of 11%. This poor prognosis is primarily attributed to the absence of early symptoms, rapid metastatic dissemination, and the limited efficacy of current therapeutic interventions. Despite recent advancements in understanding the etiopathogenesis and treatment of PDAC, there remains a pressing need for improved individualized models, the identification of novel molecular targets, and the development of unbiased predictors of disease progression. Here we aim to explore the concept of precision medicine utilizing three-dimensional, patient-specific cellular models of pancreatic tumors and discuss their potential applications in uncovering novel druggable molecular targets and predicting clinical parameters for individual patients.
Návaznosti
MUNI/A/1558/2023, interní kód MU |
| ||
MUNI/A/1598/2023, interní kód MU |
| ||
NU23-08-00241, projekt VaV |
|