A New Role for an Old Drug: Metformin Targets Micro<scp>RNA</scp>s in Treating Diabetes and Cancer
Notice bibliographique
Résumé
MicroRNAs (miRNAs) are a family of short, noncoding, 19-23 base pair RNA molecules. Due to their unique role in gene regulation in various tissues, miRNAs play important roles in regulating insulin secretion, metabolic disease, and cancer biology. Emerging evidence demonstrates that miRNAs could also be novel diagnostic markers for a variety of disease states. Additionally, miRNAs have been found to function either as oncogenes, or tumor suppressor genes in cerian cancers. An increasing number of studies have been conducted investigating new drugs targeting miRNAs as a potential anticancer therapy. Metformin is the most widely prescribed medication for treating Type 2 diabetes (T2D). Recent clinical data suggests that metformin impacts the miRNA profile in T2D subjects. Most excitingly, studies have found that metformin is protective against cancer. The anticancer activity of metformin is mediated through a direct regulation of miRNAs, which further modulates several downstream genes in metabolic or preoncogenic pathways. These miRNAs are, therefore, prospective therapeutic targets for treating diabetes and cancer which is the topic of this review. Further study on the regulation of miRNAs by metformin could result in novel therapeutic strategies for recurrent or drug-esistant cancer, and as part of combinatorial approaches with conventional anticancer therapies.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».