Further Understanding of Urokinase Plasminogen Activator Overexpression in Urothelial Bladder Cancer Progression, Clinical Outcomes and Potential Therapeutic Targets
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The Plasminogen Activation System (PAS) plays a role in tumor growth, invasion and metastasis and has been associated with oncological outcomes in urinary bladder carcinoma (UBC). The use of the different components of this system as molecular markers could improve our understanding of the heterogeneous behavior of UBC and might enable earlier disease detection, individual risk stratification, more accurate outcome prediction and be a rationale for new targeted therapies. METHODS: A comprehensive literature search including relevant articles up to October 2020 was performed using the MEDLINE/PubMed database. RESULTS: The components of the PAS axis are involved in tumor progression through their signaling processes during angiogenesis, cell migration, metastasis and adhesion. The body of evidence shows an association of PAS component overexpression with adverse pathological features and clinical outcome in UBC. Overexpressed PAS components correlate with a higher pathological tumor grade and advanced tumor stage. In non-muscle-invasive bladder cancer (NMIBC), the PAS components were associated with disease outcome while in muscle-invasive bladder cancer (MIBC), it was associated with disease outcome and pathological features. Possible therapeutic approaches in the PAS for the treatment of UBC have only been sparsely investigated in in vitro and in vivo studies. Intravesical plasminogen activator inhibitor 1 (PAI-1) instillation in animal models yielded interesting results and warrant further exploration in Phase II studies. CONCLUSION: The overexpression of PAS components in UBC tumor tissue is associated with adverse pathological features and worse oncological outcomes. These findings are mainly based on preclinical studies and retrospective series, which requires further prospective studies to translate the PAS into clinically useful biomarkers and therapeutic targets.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».