MicroRNAs in the Pathogenesis, Diagnosis, Prognosis and Targeted Treatment of Cutaneous T-Cell Lymphomas
Notice bibliographique
Résumé
Cutaneous T-cell lymphoma (CTCL) represents a heterogeneous group of potentially devastating primary skin malignancies. Despite decades of intense research efforts, the pathogenesis is still not fully understood. In the early stages, both clinical and histopathological diagnosis is often difficult due to the ability of CTCL to masquerade as benign skin inflammatory dermatoses. Due to a lack of reliable biomarkers, it is also difficult to predict which patients will respond to therapy or progress towards severe recalcitrant disease. In this review, we discuss recent discoveries concerning dysregulated microRNA (miR) expression and putative pathological roles of oncogenic and tumor suppressive miRs in CTCL. We also focus on the interplay between miRs, histone deacetylase inhibitors, and oncogenic signaling pathways in malignant T cells as well as the impact of miRs in shaping the inflammatory tumor microenvironment. We highlight the potential use of miRs as diagnostic and prognostic markers, as well as their potential as therapeutic targets. Finally, we propose that the combined use of miR-modulating compounds with epigenetic drugs may provide a novel avenue for boosting the clinical efficacy of existing anti-cancer therapies in CTCL.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».