Contribution of Human Retroviruses to Disease Development—A Focus on the HIV– and HERV–Cancer Relationships and Treatment Strategies
Notice bibliographique
Résumé
Animal retroviruses are known for their transforming potential, and this is also true for the ones hosted by humans, which have gathered expanding attention as one of the potent causative agents in various disease, including specific cancer types. For instance, Human T Lymphotropic virus (HTLV) is a well-studied class of oncoviruses causing T cell leukemia, while human immunodeficiency virus (HIV) leads to acquired immunodeficiency syndrome (AIDS), which is linked to a series of defining cancers including Kaposi sarcoma, certain types of non-Hodgkin lymphoma, and cervical cancer. Of note, in addition to these "modern" exogenous retroviruses, our genome harbors a staggering number of human endogenous retroviruses (HERVs). HERVs are the genetic remnants of ancient retroviral germline infection of human ancestors and are typically silenced in normal tissues due to inactivating mutations and sequence loss. While some HERV elements have been appropriated and contribute to human physiological functions, others can be reactivated through epigenetic dysregulations to express retroviral elements and promote carcinogenesis. Conversely, HERV replication intermediates or protein products can also serve as intrinsic pathogen-associated molecular patterns that cause the immune system to interpret it as an exogenous infection, thereby stimulating immune responses against tumors. As such, HERVs have also been targeted as a potential internal strategy to sensitize tumor cells for promising immunotherapies. In this review, we discuss the dynamic role of human retroviruses in cancer development, focusing on HIV and HERVs contribution. We also describe potential treatment strategies, including immunotherapeutic targeting of HERVs, inhibiting DNA methylation to expose HERV signatures, and the use of antiretroviral drugs against HIV and HERVs, which can be employed as prospective anti-cancer modalities.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».