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Enregistrement W3094871321 · doi:10.3748/wjg.v26.i38.5759

Molecular mechanisms of viral hepatitis induced hepatocellular carcinoma

2020· review· en· W3094871321 sur OpenAlexaff
Simmone D’souza, Keith C.K. Lau, Carla S. Coffin, Trushar R. Patel

Notice bibliographique

RevueWorld Journal of Gastroenterology · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHepatitis B Virus Studies
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHepatocellular carcinomaViral hepatitisVirologyCarcinomaMedicineHepatitis CCancer researchBiologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chronic infection with viral hepatitis affects half a billion individuals worldwide and can lead to cirrhosis, cancer, and liver failure. Liver cancer is the third leading cause of cancer-associated mortality, of which hepatocellular carcinoma (HCC) represents 90% of all primary liver cancers. Solid tumors like HCC are complex and have heterogeneous tumor genomic profiles contributing to complexity in diagnosis and management. Chronic infection with hepatitis B virus (HBV), hepatitis delta virus (HDV), and hepatitis C virus (HCV) are the greatest etiological risk factors for HCC. Due to the significant role of chronic viral infection in HCC development, it is important to investigate direct (viral associated) and indirect (immune-associated) mechanisms involved in the pathogenesis of HCC. Common mechanisms used by HBV, HCV, and HDV that drive hepatocarcinogenesis include persistent liver inflammation with an impaired antiviral immune response, immune and viral protein-mediated oxidative stress, and deregulation of cellular signaling pathways by viral proteins. DNA integration to promote genome instability is a feature of HBV infection, and metabolic reprogramming leading to steatosis is driven by HCV infection. The current review aims to provide a brief overview of HBV, HCV and HDV molecular biology, and highlight specific viral-associated oncogenic mechanisms and common molecular pathways deregulated in HCC, and current as well as emerging treatments for HCC.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,259 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations252
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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