Cancer prevention and therapy through the modulation of the tumor microenvironment
Notice bibliographique
Résumé
Cancer arises in the context of an in vivo tumor microenvironment. This microenvironment is both a cause and consequence of tumorigenesis. Tumor and host cells co-evolve dynamically through indirect and direct cellular interactions, eliciting multiscale effects on many biological programs, including cellular proliferation, growth, and metabolism, as well as angiogenesis and hypoxia and innate and adaptive immunity. Here we highlight specific biological processes that could be exploited as targets for the prevention and therapy of cancer. Specifically, we describe how inhibition of targets such as cholesterol synthesis and metabolites, reactive oxygen species and hypoxia, macrophage activation and conversion, indoleamine 2,3-dioxygenase regulation of dendritic cells, vascular endothelial growth factor regulation of angiogenesis, fibrosis inhibition, endoglin, and Janus kinase signaling emerge as examples of important potential nexuses in the regulation of tumorigenesis and the tumor microenvironment that can be targeted. We have also identified therapeutic agents as approaches, in particular natural products such as berberine, resveratrol, onionin A, epigallocatechin gallate, genistein, curcumin, naringenin, desoxyrhapontigenin, piperine, and zerumbone, that may warrant further investigation to target the tumor microenvironment for the treatment and/or prevention of cancer.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».