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Enregistrement W2972942678 · doi:10.3390/ijms20184506

The Role of MMP8 in Cancer: A Systematic Review

2019· review· en· W2972942678 sur OpenAlexaff
Krista Juurikka, Georgina S. Butler, Tuula Salo, Pia Nyberg, Pirjo Åström

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Molecular Sciences · 2019
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueProtease and Inhibitor Mechanisms
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesSyöpäjärjestötSigrid Juséliuksen SäätiöOulun YliopistoAcademy of Finland
Mots-clésCancerMatrix metalloproteinaseMetastasisCancer researchTumor progressionExtracellular matrixMedicineBiologyInternal medicineOncologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Matrix metalloproteinases (MMPs) have traditionally been considered as tumor promoting enzymes as they degrade extracellular matrix components, thus increasing the invasion of cancer cells. It has become evident, however, that MMPs can also cleave and alter the function of various non-matrix bioactive molecules, leading to both tumor promoting and suppressive effects. We applied systematic review guidelines to study MMP8 in cancer including the use of MMP8 as a prognostic factor or as a target/anti-target in cancer treatment, and its molecular mechanisms. A total of 171 articles met the inclusion criteria. The collective evidence reveals that in breast, skin and oral tongue cancer, MMP8 inhibits cancer cell invasion and proliferation, and protects patients from metastasis via cleavage of non-structural substrates. Conversely, in liver and gastric cancers, high levels of MMP8 worsen the prognosis. Expression and genetic alterations of MMP8 can be used as a prognostic factor by examination of the tumor and serum/plasma. We conclude, that MMP8 has differing effects on cancers depending on their tissue of origin. The use of MMP8 as a prognostic factor alone, or with other factors, seems to have potential. The molecular mechanisms of MMP8 in cancer further emphasize its role as an important regulator of bioactive molecules.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,513
Score d'incertitude au seuil0,334

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,327 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations126
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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