CircRNAs regulate the crosstalk between inflammation and tumorigenesis: The bilateral association and molecular mechanisms
Notice bibliographique
Résumé
Inflammation, a hallmark of cancer, has been associated with tumor progression, transition into malignant phenotype and efficacy of the chemotherapeutic agents in cancer. Chronic inflammation provides a favorable environment for tumorigenesis by inducing immunosuppression, whereas acute inflammation prompts tumor suppression by generating anti-tumor immune responses. Inflammatory factors derived from interstitial cells or tumor cells can stimulate cell proliferation and survival by modulating oncogenes and/or tumor suppressors. Recently, a new class of RNAs, i.e., circular RNAs (circRNAs), has been implicated in inflammatory diseases. Although there are reports on circRNAs imparting functions in inflammatory insults, whether these circularized transcripts hold the potential to regulate inflammation-induced cancer or tumor-related inflammation, and modulate the interactions between tumor microenvironment (TME) and the inflammatory stromal/immune cells, awaits further elucidation. Contextually, the current review describes the molecular association between inflammation and cancer, and spotlights the regulatory mechanisms by which circRNAs can moderate TME in response to inflammatory signals/triggers. We also present comprehensive information about the immune cell(s)-specific expression and functions of the circRNAs in TME, modulation of inflammatory signaling pathways to drive tumorigenesis, and their plausible roles in inflammasomes and tumor development. Moreover, the therapeutic potential of these circRNAs in harnessing inflammatory responses in cancer is also discussed.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».