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Zeitschriftenartikel

Wie mikrobielle Modellsysteme helfen, Tumorevolution zu entschlüsseln

MPG-Autoren
/persons/resource/persons285269

Kayser,  Jona
Max-Planck-Zentrum für Physik und Medizin, Max Planck Institute for the Science of Light, Max Planck Society;
Kayser Research Group, Guck Division, Max Planck Institute for the Science of Light, Max Planck Society;

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s12268-022-1745-2.pdf
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Zitation

Eiche, M., & Kayser, J. (2022). Wie mikrobielle Modellsysteme helfen, Tumorevolution zu entschlüsseln. Biospektrum, 28(3), 250-252. doi:10.1007/s12268-022-1745-2.


Zitierlink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-000F-2E8C-1
Zusammenfassung
While cellular evolution is one of the most fundamental concepts of
life, its consequences are among the most pressing issues of modern
health care, including cancer and the emergence of therapy resistance.
We currently still lack the ability to accurately predict evolutionary trajectories,
especially in spatially dense, pathogenic cellular populations
such as microbial biofi lms or solid tumors. Here, we discuss the conceptual
framework of evolution in dense populations and the potential
of tailored microbial model systems to systematically study the underlying
mechanisms.