Key Factor Regulating Inflammatory Microenvironment, Metastasis, and Resistance in Breast Cancer: Interleukin‐1 Signaling
Notice bibliographique
Résumé
Breast cancer is one of the top-ranked cancers for incidence and mortality worldwide. The biggest challenges in breast cancer treatment are metastasis and drug resistance, for which work on molecular evaluation, mechanism studies, and screening of therapeutic targets is ongoing. Factors that lead to inflammatory infiltration and immune system suppression in the tumor microenvironment are potential therapeutic targets. Interleukin-1 is known as a proinflammatory and immunostimulatory cytokine, which plays important roles in inflammatory diseases. Recent studies have shown that interleukin-1 cytokines drive the formation and maintenance of an inflammatory/immunosuppressive microenvironment through complex intercellular signal crosstalk and tight intracellular signal transduction, which were found to be potentially involved in the mechanism of metastasis and drug resistance of breast cancer. Some preclinical and clinical treatments or interventions to block the interleukin-1/interleukin-1 receptor system and its up- and downstream signaling cascades have also been proven effective. This study provides an overview of IL-1-mediated signal communication in breast cancer and discusses the potential of IL-1 as a therapeutic target especially for metastatic breast cancer and combination therapy and current problems, aiming at enlightening new ideas in the study of inflammatory cytokines and immune networks in the tumor microenvironment.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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 | 0,001 |
| 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 ».