STAT3: An Emerging Therapeutic Target for Hepatocellular Carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
Hepatocellular carcinoma (HCC) is a major global health problem and its treatment options have been limited. Signal transducer and activator of transcription 3 (STAT3) is a transcription factor important for various cellular processes. Overexpression and constitutive activation of STAT3 have been frequently found in HCC and associated with poor prognosis. Ample evidence has shown that STAT3 plays pivotal roles in the initiation, progression, metastasis and immune suppression of HCC. Thus, STAT3 has attracted attention as a novel therapeutic target in HCC. Clinical trials have investigated STAT3-targeted therapeutics either as monotherapy or in combination with chemotherapeutic agents, immune checkpoint inhibitors and alternative targeted drugs. Some of these studies have yielded encouraging results. Particularly, napabucasin-a cancer stemness inhibitor targeting STAT3-driven gene transcription-has stood out with its promising clinical efficacy and safety profile. Nonetheless, clinical investigations of STAT3-targeted therapies in HCC are limited and more efforts are strongly urged to evaluate their clinical performance in HCC. Here, we provide a comprehensive review of the roles of STAT3 in HCC and follow by comprehensive analysis of STAT3 targeted strategies.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».