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Enregistrement W4319032460 · doi:10.3390/ijms24032859

Mechanisms Contributing to the Comorbidity of COPD and Lung Cancer

2023· review· en· W4319032460 sur OpenAlexafffund
Aisling Forder, Rebecca Zhuang, Vanessa G. P. Souza, Liam J. Brockley, Michelle E. Pewarchuk, Nikita Telkar, Greg L. Stewart, Katya Benard, Erin A. Marshall, Patrícia P. Reis, Wan L. Lam

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Molecular Sciences · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) Research
Établissements canadiensBC Children's HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchBC Cancer FoundationUniversity of British ColumbiaCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Mots-clésCOPDLung cancerMedicineCarcinogenesisCancerLungEpigeneticsImmunologyTumor microenvironmentBioinformaticsTobacco smokeImmune systemOncologyInternal medicineBiologyGeneGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lung cancer and chronic obstructive pulmonary disease (COPD) often co-occur, and individuals with COPD are at a higher risk of developing lung cancer. While the underlying mechanism for this risk is not well understood, its major contributing factors have been proposed to include genomic, immune, and microenvironment dysregulation. Here, we review the evidence and significant studies that explore the mechanisms underlying the heightened lung cancer risk in people with COPD. Genetic and epigenetic changes, as well as the aberrant expression of non-coding RNAs, predispose the lung epithelium to carcinogenesis by altering the expression of cancer- and immune-related genes. Oxidative stress generated by tobacco smoking plays a role in reducing genomic integrity, promoting epithelial-mesenchymal-transition, and generating a chronic inflammatory environment. This leads to abnormal immune responses that promote cancer development, though not all smokers develop lung cancer. Sex differences in the metabolism of tobacco smoke predispose females to developing COPD and accumulating damage from oxidative stress that poses a risk for the development of lung cancer. Dysregulation of the lung microenvironment and microbiome contributes to chronic inflammation, which is observed in COPD and known to facilitate cancer initiation in various tumor types. Further, there is a need to better characterize and identify the proportion of individuals with COPD who are at a high risk for developing lung cancer. We evaluate possible novel and individualized screening strategies, including biomarkers identified in genetic studies and exhaled breath condensate analysis. We also discuss the use of corticosteroids and statins as chemopreventive agents to prevent lung cancer. It is crucial that we optimize the current methods for the early detection and management of lung cancer and COPD in order to improve the health outcomes for a large affected population.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,060
Tête enseignante GPT0,431
Écart entre enseignants0,371 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations107
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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