The Contributions of Cancer-Testis and Developmental Genes to the Pathogenesis of Keratinocyte Carcinomas
Notice bibliographique
Résumé
Keratinocyte carcinomas are among the most prevalent malignancies worldwide. Basal cell carcinoma (BCC) and cutaneous squamous cell carcinoma (cSCC) are the two cancers recognized as keratinocyte carcinomas. The standard of care for treating these cancers includes surgery and ablative therapies. However, in recent years, targeted therapies (e.g., cetuximab for cSCC and vismodegib/sonidegib for BCC) have been used to treat advanced disease as well as immunotherapy (e.g., cemiplimab). These treatments are expensive and have significant toxicities with objective response rates approaching ~50-65%. Hence, there is a need to dissect the molecular pathogenesis of these cancers to identify novel biomarkers and therapeutic targets to improve disease management. Several cancer-testis antigens (CTA) and developmental genes (including embryonic stem cell factors and fetal genes) are ectopically expressed in BCC and cSCC. When ectopically expressed in malignant tissues, functions of these genes may be recaptured to promote tumorigenesis. CTAs and developmental genes are emerging as important players in the pathogenesis of BCC and cSCC, positioning themselves as attractive candidate biomarkers and therapeutic targets requiring rigorous testing. Herein, we review the current research and offer perspectives on the contributions of CTAs and developmental genes to the pathogenesis of keratinocyte carcinomas.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».