Molecular Landscape of LncRNAs in Prostate Cancer: A focus on pathways and therapeutic targets for intervention
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: One of the most malignant tumors in men is prostate cancer that is still incurable due to its heterogenous and progressive natures. Genetic and epigenetic changes play significant roles in its development. The RNA molecules with more than 200 nucleotides in length are known as lncRNAs and these epigenetic factors do not encode protein. They regulate gene expression at transcriptional, post-transcriptional and epigenetic levels. LncRNAs play vital biological functions in cells and in pathological events, hence their expression undergoes dysregulation. AIM OF REVIEW: The role of epigenetic alterations in prostate cancer development are emphasized here. Therefore, lncRNAs were chosen for this purpose and their expression level and interaction with other signaling networks in prostate cancer progression were examined. KEY SCIENTIFIC CONCEPTS OF REVIEW: The aberrant expression of lncRNAs in prostate cancer has been well-documented and progression rate of tumor cells are regulated via affecting STAT3, NF-κB, Wnt, PI3K/Akt and PTEN, among other molecular pathways. Furthermore, lncRNAs regulate radio-resistance and chemo-resistance features of prostate tumor cells. Overexpression of tumor-promoting lncRNAs such as HOXD-AS1 and CCAT1 can result in drug resistance. Besides, lncRNAs can induce immune evasion of prostate cancer via upregulating PD-1. Pharmacological compounds such as quercetin and curcumin have been applied for targeting lncRNAs. Furthermore, siRNA tool can reduce expression of lncRNAs thereby suppressing prostate cancer progression. Prognosis and diagnosis of prostate tumor at clinical course can be evaluated by lncRNAs. The expression level of exosomal lncRNAs such as lncRNA-p21 can be investigated in serum of prostate cancer patients as a reliable biomarker.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».