Moving on from Metchnikoff: thinking about microbiome therapeutics in cancer
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
Precision medicine now needs to also consider the microbiome in oncology treatment. Ingested substances, whether they are a carcinogenic or therapeutic agent, will likely come into contact with the microbiota. Even those delivered extra-intestinally can be influenced beyond xenobiotic metabolism by biochemical factors associated with the microbiota or by an immunological predisposition created by the microbiome. We need to undertake one of the largest paradigm shifts to ever occur in medicine, that is, every drug or ingested substance needs to be re-evaluated for its pharmacological effect post-microbiome interaction. The importance of the microbiome with a focus on the treatment of cancer is discussed. In the near future, it may be possible to specifically manipulate the microbial composition within cancer patients to improve the therapeutic potential of existing oncological agents. However, the current tools to do so are limited. Targeted modulation is likely to be achieved by addition, selective enhancement or depletion of specific microbial types. This may include compounds such as narrow spectrum antimicrobial agents or oligosaccharides that will kill or enhance the bacterial growth of distinct members of the microbiota, respectively. This will stimulate a new era in these fields.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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