Complement and Fungal Dysbiosis as Prognostic Markers and Potential Targets in PDAC Treatment
Notice bibliographique
Résumé
Pancreatic ductal adenocarcinoma (PDAC) is still hampered by a dismal prognosis. A better understanding of the tumor microenvironment within the pancreas and of the factors affecting its composition is of utmost importance for developing new diagnostic and treatment tools. In this context, the complement system plays a prominent role. Not only has it been shown to shape a T cell-mediated immune response, but it also directly affects proliferation and apoptosis of the tumor cells, influencing angiogenesis, metastatic spread and therapeutic resistance. This makes complement proteins appealing not only as early biomarkers of PDAC development, but also as therapeutic targets. Fungal dysbiosis is currently the new kid on the block in tumorigenesis with cancer-associated mycobiomes extracted from several cancer types. For PDAC, colonization with the yeast Malassezia seems to promote cancer progression, already in precursor lesions. One responsible mechanism appears to be complement activation via the lectin pathway. In the present article, we review the role of the complement system in tumorigenesis, presenting observations that propose it as the missing link between fungal dysbiosis and PDAC development. We also present the results of a small pilot study supporting the crucial interplay between the complement system and Malassezia colonization in PDAC pathogenesis.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».