Intersecting Mechanisms of Hypoxia and Prostaglandin E2-Mediated Inflammation in the Comparative Biology of Oral Squamous Cell Carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
The importance of inflammation in the pathogenesis of cancer was first proposed by Rudolph Virchow over 150 years ago, and our understanding of its significance has grown over decades of biomedical research. The arachidonic acid pathway of inflammation, including cyclooxygenase (COX) enzymes, PGE2 synthase enzymes, prostaglandin E2 (PGE2) and PGE2 receptors has been extensively studied and has been associated with different diseases and different types of cancers, including oral squamous cell carcinoma (OSCC). In addition to inflammation in the tumour microenvironment, low oxygen levels (hypoxia) within tumours have also been shown to contribute to tumour progression. Understandably, most of our OSCC knowledge comes from study of this aggressive cancer in human patients and in experimental rodent models. However, domestic animals develop OSCC spontaneously and this is an important, and difficult to treat, form of cancer in veterinary medicine. The primary goal of this review article is to explore the available evidence regarding interaction between hypoxia and the arachidonic acid pathway of inflammation during malignant behaviour of OSCC. Overlapping mechanisms in hypoxia and inflammation can contribute to tumour growth, angiogenesis, and, importantly, resistance to therapy. The benefits and controversies of anti-inflammatory and anti-angiogenic therapies for human and animal OSCC patients will be discussed, including conventional pharmaceutical agents as well as natural products.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».