microRNAs and Acute Myeloid Leukemia Chemoresistance: A Mechanistic Overview
Notice bibliographique
Résumé
Up until the early 2000s, a functional role for microRNAs (miRNAs) was yet to be elucidated. With the advent of increasingly high-throughput and precise RNA-sequencing techniques within the last two decades, it has become well established that miRNAs can regulate almost all cellular processes through their ability to post-transcriptionally regulate a majority of protein-coding genes and countless other non-coding genes. In cancer, miRNAs have been demonstrated to play critical roles by modifying or controlling all major hallmarks including cell division, self-renewal, invasion, and DNA damage among others. Before the introduction of anthracyclines and cytarabine in the 1960s, acute myeloid leukemia (AML) was considered a fatal disease. In decades since, prognosis has improved substantially; however, long-term survival with AML remains poor. Resistance to chemotherapy, whether it is present at diagnosis or induced during treatment is a major therapeutic challenge in the treatment of this disease. Certain mechanisms such as DNA damage response and drug targeting, cell cycling, cell death, and drug trafficking pathways have been shown to be further dysregulated in treatment resistant cancers. miRNAs playing key roles in the emergence of these drug resistance phenotypes have recently emerged and replacement or inhibition of these miRNAs may be a viable treatment option. Herein, we describe the roles miRNAs can play in drug resistant AML and we describe miRNA-transcript interactions found within other cancer states which may be present within drug resistant AML. We describe the mechanisms of action of these miRNAs and how they can contribute to a poor overall survival and outcome as well. With the precision of miRNA mimic- or antagomir-based therapies, miRNAs provide an avenue for exquisite targeting in the therapy of drug resistant cancers.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».