Extracellular Vesicles – Biomarkers and Effectors of the Cellular Interactome in Cancer
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In multicellular organisms both health and disease are defined by patterns of communication between the constituent cells. In addition to networks of soluble mediators, cells are also programed to exchange complex messages pre-assembled as multimolecular cargo of membraneous structures known extracellular vesicles (EV). Several biogenetic pathways produce EVs with different properties, and known as exosomes, ectosomes, and apoptotic bodies. In cancer, EVs carry molecular signatures and effectors of the disease, such as mutant oncoproteins, oncogenic transcripts, microRNA, and DNA sequences. Intercellular trafficking of such EVs (oncosomes) may contribute to horizontal cellular transformation, phenotypic reprograming, and functional re-education of recipient cells, both locally and systemically. The EV-mediated, reciprocal molecular exchange also includes tumor suppressors, phosphoproteins, proteases, growth factors, and bioactive lipids, all of which participate in the functional integration of multiple cells and their collective involvement in tumor angiogenesis, inflammation, immunity, coagulopathy, mobilization of bone marrow-derived effectors, metastasis, drug resistance, or cellular stemness. In cases where the EV role is rate limiting their production and uptake may represent and unexplored anticancer therapy target. Moreover, oncosomes circulating in biofluids of cancer patients offer an unprecedented, remote, and non-invasive access to crucial molecular information about cancer cells, including their driver mutations, classifiers, molecular subtypes, therapeutic targets, and biomarkers of drug resistance. New nanotechnologies are being developed to exploit this unique biomarker platform. Indeed, embracing the notion that human cancers are defined not only by processes occurring within cancer cells, but also between them, and amidst the altered tumor and systemic microenvironment may open new diagnostic and therapeutic opportunities.
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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) | 0,000 | 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 découle