OPRM1 receptor as new biomarker to help the prediction of post mastectomy pain and recurrence in breast cancer.
Notice bibliographique
Résumé
Breast cancer is the most common type of cancer among women worldwide. Short-term postsurgical recovery is complicated by many factors, including imbalanced inflammatory and immune response, acute pain associated with functional impairment, and chronic postmastectomy pain (CPMP), developed by about 25-60% of patients. Opioids, most common drugs used for treatment of cancer pain, are immunosuppressive, and therefore, they might directly and/or indirectly influence long-term cancer recurrence. Moreover, they also produce endocrinopathy, which consists primarily of hypothalamic-pituitary-gonadal axis or hypothalamic-pituitary-adrenal axis dysfunction. The interindividual variability in both CPMP and opioid response is believed to be largely underlined by genetic variability in the gene locus for μ-opioid receptor (OPRM1) that modulates opioid pharmacodynamics. For this reason, OPRM1 genotype may play a key role both in short-term postmastectomy outcome and in long-term follow-up, becoming a new biomarker for breast cancer recurrence in patients suffering from chronic postmastectomy pain managed by opioid therapy. Hence OPRM1 might be used in near future to customize the opioid therapy, avoiding not only opioid side effects but also the disease progression. In this review we evaluate the literature state of the art on this topic and possible steps towards obtaining the safest individualized postmastectomy analgesic therapy. Therefore, a personalized pain treatment strategy might be useful to both manage pain and control cancer disease progression.
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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) | 0,000 | 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 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 ».