The Complex Interplay between Chronic Inflammation, the Microbiome, and Cancer: Understanding Disease Progression and What We Can Do to Prevent It
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Cancer is a multifaceted condition, in which a senescent cell begins dividing in an irregular manner due to various factors such as DNA damage, growth factors and inflammation. Inflammation is not typically discussed as carcinogenic; however, a significant percentage of cancers arise from chronic microbial infections and damage brought on by chronic inflammation. A hallmark cancer-inducing microbe is Helicobacter pylori and its causation of peptic ulcers and potentially gastric cancer. This review discusses the recent developments in understanding microbes in health and disease and their potential role in the progression of cancer. To date, microbes can be linked to almost every cancer, including colon, pancreatic, gastric, and even prostate. We discuss the known mechanisms by which these microbes can induce cancer growth and development and how inflammatory cells may contribute to cancer progression. We also discuss new treatments that target the chronic inflammatory conditions and their associated cancers, and the impact microbes have on treatment success. Finally, we examine common dietary misconceptions in relation to microbes and cancer and how to avoid getting caught up in the misinterpretation and over inflation of the results.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle