Placental Galectins in Cancer: Why We Should Pay More Attention
Notice bibliographique
Résumé
The first studies suggesting that abnormal expression of galectins is associated with cancer were published more than 30 years ago. Today, the role of galectins in cancer is relatively well established. We know that galectins play an active role in many types of cancer by regulating cell growth, conferring cell death resistance, or inducing local and systemic immunosuppression, allowing tumor cells to escape the host immune response. However, most of these studies have focused on very few galectins, most notably galectin-1 and galectin-3, and more recently, galectin-7 and galectin-9. Whether other galectins play a role in cancer remains unclear. This is particularly true for placental galectins, a subgroup that includes galectin-13, -14, and -16. The role of these galectins in placental development has been well described, and excellent reviews on their role during pregnancy have been published. At first sight, it was considered unlikely that placental galectins were involved in cancer. Yet, placentation and cancer progression share several cellular and molecular features, including cell invasion, immune tolerance and vascular remodeling. The development of new research tools and the concomitant increase in database repositories for high throughput gene expression data of normal and cancer tissues provide a new opportunity to examine the potential involvement of placental galectins in cancer. In this review, we discuss the possible roles of placental galectins in cancer progression and why they should be considered in cancer studies. We also address challenges associated with developing novel research tools to investigate their protumorigenic functions and design highly specific therapeutic drugs.
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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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| 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 ».