Melanoma models for the next generation of therapies

黑色素瘤 医学 癌症研究 临床试验 离体 治疗方式 药品 体内 计算生物学 生物信息学 生物 药理学 内科学 生物技术
作者
E. Elizabeth Patton,Kristen L. Mueller,David J. Adams,Niroshana Anandasabapathy,Andrew E. Aplin,Corine Bertolotto,Marcus Bosenberg,Craig J. Ceol,Christin E. Burd,Ping Chi,Meenhard Herlyn,Sheri L. Holmen,Florian A. Karreth,Charles K. Kaufman,Shaheen Khan,Sebastian Kobold,Eleonora Leucci,Carmit Levy,David B. Lombard,Amanda W. Lund,Kerrie L. Marie,Jean‐Christophe Marine,Richard Marais,Martin McMahon,Carla Daniela Robles‐Espinoza,Ze’ev A. Ronai,Yardena Samuels,Marı́a S. Soengas,Jessie Villanueva,Ashani T. Weeraratna,Richard M. White,Iwei Yeh,Jiyue Zhu,Leonard I. Zon,Marc Hurlbert,Glenn Merlino
出处
期刊:Cancer Cell [Cell Press]
卷期号:39 (5): 610-631 被引量:134
标识
DOI:10.1016/j.ccell.2021.01.011
摘要

There is a lack of appropriate melanoma models that can be used to evaluate the efficacy of novel therapeutic modalities. Here, we discuss the current state of the art of melanoma models including genetically engineered mouse, patient-derived xenograft, zebrafish, and ex vivo and in vitro models. We also identify five major challenges that can be addressed using such models, including metastasis and tumor dormancy, drug resistance, the melanoma immune response, and the impact of aging and environmental exposures on melanoma progression and drug resistance. Additionally, we discuss the opportunity for building models for rare subtypes of melanomas, which represent an unmet critical need. Finally, we identify key recommendations for melanoma models that may improve accuracy of preclinical testing and predict efficacy in clinical trials, to help usher in the next generation of melanoma therapies.
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