Deregulation in STAT signaling is important for cutaneous T-cell lymphoma (CTCL) pathogenesis and cancer progression
Notice bibliographique
Résumé
Deregulation of STAT signaling has been implicated in the pathogenesis for a variety of cancers, including CTCL. Constitutive activation of STAT5 and STAT3 was observed in early and late stages of CTCL, respectively. In early stages, IL-2, IL-7 and IL-15 signaling via JAK1 and JAK3 kinases is believed to be responsible for activating STAT5, while in advanced stages development of IL-21 autocrine signaling is thought to be important for STAT3 activation. Recent molecular evidence further suggests that upregulation of STAT5 in early disease stages results in increased expression of oncogenic miR-155 microRNA that subsequently targets STAT4 expression on mRNA level. STAT4 signaling is known to be critical for T helper (Th) 1 phenotype differentiation and its loss results in a switch from Th1 to Th2 phenotype in malignant T cells. During this switch the expression of STAT6 is often upregulated in CTCL. In advanced stages, activation of STAT3 and STAT5 may become completely cytokine-independent and be driven only via constitutively active JAK1 and JAK3 kinases. Further research into the molecular pathogenesis of JAK/STAT signaling in this cancer may enable us to develop effective therapies for our patients.
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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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 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 ».