Micro-RNAs, the Cornerstones of the Future of Radiobiology in Head and Neck Cancers?
Notice bibliographique
Résumé
Even though it is only the 6th most common malignancy at the modal level, head and neck cancers are distinguished by a considerable treatment failure rate, especially by locoregional recurrences, the intrinsic tumor radioresistance being one of the causes of this phenomenon. The efforts of radiobiological research of these cancers are oriented towards the identification of biomarkers associated with radioresistance and radiosensitivity in order to modulate the treatment so that the therapeutic benefit is maximum. Micro-RNAs (miRNAs, miRs), small single-stranded non-coding RNA molecules are currently being extensively evaluated as potential biomarkers in numerous diseases, including cancer. The evaluation of the potential of miRNAs to modulate or predict radiosensitivity or radioresistance, to anticipate the risk of recurrence and metastasis, and to differentiate different tumor subtypes is based on multiple mechanisms by which mRNAs control proliferation and apoptosis and interact with cell cycle phases or act as oncogenes with the potential to influence invasion promotion or tumor suppression. A refinement of radiosensitivity based on miRNAs with clinical and radiobiological application in head and neck cancers can lead to a personalization of radiotherapy. Thus, a miRNA signature can anticipate the risk of toxicity associated with chemoradiation, the possibility of obtaining locoregional control after treatment, and the recurrence and distant metastasis risk. The potential of miRNAs as an intrinsic predictor of sensitivity to chemotherapy may also guide the therapeutic decision toward choosing an escalation or de-escalation of concurrent or sequential systemic treatment. The choice of the irradiated dose, the fractional dose, the fractionation scheme, and the refining of the dose-volume constraints depending on the radiosensitivity of each tissue type estimated on a case-by-case basis by miRNAs profile are possible concepts for the future radiotherapy and radiobiology of head and neck cancers.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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.
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 ».