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Enregistrement W3012649625 · doi:10.1186/s12943-020-01186-6

microRNAs identified in prostate cancer: Correlative studies on response to ionizing radiation

2020· review· en· W3012649625 sur OpenAlex
Maureen Labbé, Christianne Hoey, Jessica Ray, Vincent Potiron, S. Supiot, Stanley K. Liu, Delphine Fradin

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueMolecular Cancer · 2020
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMicroRNA in disease regulation
Établissements canadiensUniversity of TorontoSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesCancéropôle Grand OuestLigue Contre le CancerAgence Nationale de la RechercheTerry Fox FoundationSunnybrook Research InstituteConseil Régional des Pays de la LoireMovember Foundation
Mots-clésRadioresistancemicroRNAProstate cancerBiologyRadiation therapyCancerMetastasisCancer researchBioinformaticsDiseaseOncologyMedicineInternal medicineGeneGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As the most frequently diagnosed non-skin cancer in men and a leading cause of cancer-related death, understanding the molecular mechanisms that drive treatment resistance in prostate cancer poses a significant clinical need. Radiotherapy is one of the most widely used treatments for prostate cancer, along with surgery, hormone therapy, and chemotherapy. However, inherent radioresistance of tumor cells can reduce local control and ultimately lead to poor patient outcomes, such as recurrence, metastasis and death. The underlying mechanisms of radioresistance have not been fully elucidated, but it has been suggested that miRNAs play a critical role. miRNAs are small non-coding RNAs that regulate gene expression in every signaling pathway of the cell, with one miRNA often having multiple targets. By fine-tuning gene expression, miRNAs are important players in modulating DNA damage response, cell death, tumor aggression and the tumor microenvironment, and can ultimately affect a tumor's response to radiotherapy. Furthermore, much interest has focused on miRNAs found in biofluids and their potential utility in various clinical applications. In this review, we summarize the current knowledge on miRNA deregulation after irradiation and the associated functional outcomes, with a focus on prostate cancer. In addition, we discuss the utility of circulating miRNAs as non-invasive biomarkers to diagnose, predict response to treatment, and prognosticate patient outcomes.

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,962
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,334 · 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