Microrna Let-7: An Emerging Next-Generation Cancer Therapeutic
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, various RNA-based technologies have been under evaluation as potential next-generation cancer therapeutics. Micrornas (miRNAS), known to regulate the cell cycle and development, are deregulated in various cancers. Thus, they might serve as good targets or candidates in an exploration of anticancer therapeutics. One attractive candidate for this purpose is let-7 ("lethal-7"). Let-7 is underexpressed in various cancers, and restoration of its normal expression is found to inhibit cancer growth by targeting various oncogenes and inhibiting key regulators of several mitogenic pathways. In vivo, let-7 administration was found effective against mouse-model lung and breast cancers, and our computational prediction supports the possible effectiveness of let-7 in estrogen receptor (ER)-positive metastatic breast cancer. Data also suggest that let-7 regulates apoptosis and cancer stem cell (CSC) differentiation and can therefore be tested as a potential therapeutic in cancer treatment. However, the exact role of let-7 in cancer is not yet fully understood. There is a need to understand the causative molecular basis of let-7 alterations in cancer and to develop proper delivery systems before proceeding to therapeutic applications. This article attempts to highlight certain critical aspects of let-7's therapeutic potential in cancer.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».