Cathepsin K: A Versatile Potential Biomarker and Therapeutic Target for Various Cancers
Notice bibliographique
Résumé
Cancer, a common malignant disease, is one of the predominant causes of diseases that lead to death. Additionally, cancer is often detected in advanced stages and cannot be radically cured. Consequently, there is an urgent need for reliable and easily detectable markers to identify and monitor cancer onset and progression as early as possible. Our aim was to systematically review the relevant roles of cathepsin K (CTSK) in various possible cancers in existing studies. CTSK, a well-known key enzyme in the bone resorption process and most studied for its roles in the effective degradation of the bone extracellular matrix, is expressed in various organs. Nowadays, CTSK has been involved in various cancers such as prostate cancer, breast cancer, bone cancer, renal carcinoma, lung cancer and other cancers. In addition, CTSK can promote tumor cells proliferation, invasion and migration, and its mechanism may be related to RANK/RANKL, TGF-β, mTOR and the Wnt/β-catenin signaling pathway. Clinically, some progress has been made with the use of cathepsin K inhibitors in the treatment of certain cancers. This paper reviewed our current understanding of the possible roles of CTSK in various cancers and discussed its potential as a biomarker and/or novel molecular target for various cancers.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».