Notice bibliographique
Résumé
Wnt/β-catenin alterations are prominent in human malignancies. In non-small cell lung cancer (NSCLC), β-catenin and APC mutations are uncommon, but Wnt signaling is important in NSCLC cell lines, and Wnt inhibition reduces proliferation. Overexpression of Wnt-1, -2, -3, and -5a and of Wnt-pathway components Frizzled-8, Dishevelled, Porcupine, and TCF-4 is common in resected NSCLC and is associated with poor prognosis. Conversely, noncanonical Wnt-7a suppresses NSCLC development and is often downregulated. Although β-catenin is often expressed in NSCLCs, it was paradoxically associated with improved prognosis in some series, possibly because of E-cadherin interactions. Downregulation of Wnt inhibitors (eg, by hypermethylation) is common in NSCLC tumor cell lines and resected samples; may be associated with high stage, dedifferentiation, and poor prognosis; and has been reported for AXIN, sFRPs 1-5, WIF-1, Dkk-1, Dkk-3, HDPR1, RUNX3, APC, CDX2, DACT2, TMEM88, Chibby, NKD1, EMX2, ING4, and miR-487b. AXIN is also destabilized by tankyrases, and GSK3β may be inactivated through phosphorylation by EGFR. Preclinically, restoration of Wnt inhibitor function is associated with reduced Wnt signaling, decreased cell proliferation, and increased apoptosis. Wnt signaling may also augment resistance to cisplatin, docetaxel, and radiotherapy, and Wnt inhibitors may restore sensitivity. Overall, available data indicate that Wnt signaling substantially impacts NSCLC tumorigenesis, prognosis, and resistance to therapy, with loss of Wnt signaling inhibitors by promoter hypermethylation or other mechanisms appearing to be particularly important. Wnt pathway antagonists warrant exploration clinically in NSCLC. Agents blocking selected specific β-catenin interactions and approaches to increase expression of downregulated Wnt inhibitors may be of particular interest.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».