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Enregistrement W3107163676 · doi:10.1016/j.biopha.2020.111077

Pre-clinical investigation of STAT3 pathway in bladder cancer: Paving the way for clinical translation

2020· review· en· W3107163676 sur OpenAlexaff
Sepideh Mirzaei, Mohammad Gholami, Mahmood Khaksary Mahabady, Noushin Nabavi, Amirhossein Zabolian, Seyed Mohammad Banihashemi, Amirabbas Haddadi, Maliheh Entezari, Kiavash Hushmandi, Pooyan Makvandi, Saeed Samarghandian, Ali Zarrabi, Milad Ashrafizadeh, Haroon Khan

Notice bibliographique

RevueBiomedicine & Pharmacotherapy · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCytokine Signaling Pathways and Interactions
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSTAT3Cancer researchmicroRNABladder cancerSTAT proteinApoptosisMetastasisLong non-coding RNACancer cellBiologySignal transductionCancerCell biologyGeneDownregulation and upregulationGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Effective cancer therapy requires identification of signaling networks and investigating their potential role in proliferation and invasion of cancer cells. Among molecular pathways, signal transducer and activator of transcription 3 (STAT3) has been of importance due to its involvement in promoting proliferation, and invasion of cancer cells, and mediating chemoresistance. In the present review, our aim is to reveal role of STAT3 pathway in bladder cancer (BC), as one of the leading causes of death worldwide. In respect to its tumor-promoting role, STAT3 is able to enhance the growth of BC cells via inhibiting apoptosis and cell cycle arrest. STAT3 also contributes to metastasis of BC cells via upregulating of MMP-2 and MMP-9 as well as genes in the EMT pathway. BC cells obtain chemoresistance via STAT3 overexpression and its inhibition paves the way for increasing efficacy of chemotherapy. Different molecular pathways such as KMT1A, EZH2, DAB2IP and non-coding RNAs including microRNAs and long non-coding RNAs can function as upstream mediators of STAT3 that are discussed in this review article.

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 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)0,002
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 enseignants0,985
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,312
Tête enseignante GPT0,534
Écart entre enseignants0,221 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations63
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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