MicroRNAs in nasopharyngeal carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
It is becoming increasingly evident that aberrantly expressed microRNAs (miRNAs) are responsible for a number of disease processes, including cancer initiation and progression. miRNAs have been implicated as key players in numerous neoplasms, including nasopharyngeal carcinoma (NPC). Functionally, deregulation of miRNAs that act either as tumour suppressors or oncogenes results in numerous cancer-associated phenomena, including changes in proliferation, migration, and cell survival. Furthermore, miRNA expression has been associated with chemoresistant or radioresistant phenotypes; highlighting the importance of miRNAs in mediating oncogenic processes. Prognostic and predictive miRNA signatures have been defined for a variety of cancer types, including NPC, whereby these signatures offer a potentially important clinical tool for assessing the disease state, as well as predicting treatment response and clinical outcome. Therefore, further examination and validation of miRNAs that are deregulated in NPC will provide insight into the fundamental drivers of this disease, which will aid in the identification of novel targeted treatments. This review summarizes recent advances in the study of miRNAs in NPC, with specific discussion on the role of miRNAs in NPC pathogenesis and the potential utility of miRNAs as prognostic biomarkers. Our increasing understanding of the role of miRNAs in NPC tumorigenesis and their application as novel biomarkers will undoubtedly prove useful in the stratification of future patients into clinically relevant treatment classifications, thereby improving and personalizing disease management.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».