Platelets, Coagulation and Cancer: Multifaceted Interactions
Notice bibliographique
Résumé
Approach: Literature review of the multifaceted interactions between platelets, coagulation and cancer.Results: Over the years, the links existing between cancer development, progression and occurrence of metastasis on one side and coagulation on the other have become obvious.Tumors seems to activate platelets whereas, platelets, on the other hand, through their capacity to activate and release soluble factors and microparticles, interact with tumor cells and influence immune regulation.They appear to be key regulators of many cancer events.Furthermore, coagulation with its different facets also interplays and significantly crosstalks with malignancy.The objectives of this article are to review the mechanisms through which cancer interacts with platelets and the coagulation, triggering thrombosis and the role played by platelets and coagulation factors in the regulation of cancer and to underline the perspectives that are now open in the development of novel diagnostic tools and new cancer treatment strategies.Conclusion/Recommendations: Challenging issues and unresolved questions still need to be addressed to understand the complexity existing between coagulation factors and platelet components and the different stages of cancer progression.Recent discoveries are leading clinicians to consider new therapeutic applications of anticoagulant therapies or new drugs targeting specific platelet functions in cancer patients' management.Furthermore, markers of coagulation and platelet activity may prove to serve as biomarkers for dormant tumors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».