Cannabinoids Transmogrify Cancer Metabolic Phenotype via Epigenetic Reprogramming and a Novel CBD Biased G Protein-Coupled Receptor Signaling Platform
Notice bibliographique
Résumé
The concept of epigenetic reprogramming predicts long-term functional health effects. This reprogramming can be activated by exogenous or endogenous insults, leading to altered healthy and different disease states. The exogenous or endogenous changes that involve developing a roadmap of epigenetic networking, such as drug components on epigenetic imprinting and restoring epigenome patterns laid down during embryonic development, are paramount to establishing youthful cell type and health. This epigenetic landscape is considered one of the hallmarks of cancer. The initiation and progression of cancer are considered to involve epigenetic abnormalities and genetic alterations. Cancer epigenetics have shown extensive reprogramming of every component of the epigenetic machinery in cancer development, including DNA methylation, histone modifications, nucleosome positioning, non-coding RNAs, and microRNA expression. Endocannabinoids are natural lipid molecules whose levels are regulated by specific biosynthetic and degradative enzymes. They bind to and activate two primary cannabinoid receptors, type 1 (CB1) and type 2 (CB2), and together with their metabolizing enzymes, form the endocannabinoid system. This review focuses on the role of cannabinoid receptors CB1 and CB2 signaling in activating numerous receptor tyrosine kinases and Toll-like receptors in the induction of epigenetic landscape alterations in cancer cells, which might transmogrify cancer metabolism and epigenetic reprogramming to a metastatic phenotype. Strategies applied from conception could represent an innovative epigenetic target for preventing and treating human cancer. Here, we describe novel cannabinoid-biased G protein-coupled receptor signaling platforms (GPCR), highlighting putative future perspectives in this field.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».