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Enregistrement W4320879159 · doi:10.1016/j.biopha.2023.114395

Unraveling the function of epithelial-mesenchymal transition (EMT) in colorectal cancer: Metastasis, therapy response, and revisiting molecular pathways

2023· review· en· W4320879159 sur OpenAlexaff
Eisa Sabouni, Melina Maghsodlou Nejad, Sarah Mojtabavi, Sara Khoshdooz, Mahsa Mojtabavi, Niloufar Nadafzadeh, Negin Nikpanjeh, Sepideh Mirzaei, Mehrdad Hashemi, Amir Reza Aref, Ramin Khorrami, Noushin Nabavi, Yavuz Nuri Ertaş, Shokooh Salimimoghadam, Mohammad Arad Zandieh, Parham Rahmanian, Afshin Taheriazam, Kiavash Hushmandi

Notice bibliographique

RevueBiomedicine & Pharmacotherapy · 2023
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer-related molecular mechanisms research
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEpithelial–mesenchymal transitionColorectal cancerMetastasisCancer researchCancermicroRNACancer cellBiologyMedicineInternal medicineGeneGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Colorectal cancer (CRC) is a dangerous form of cancer that affects the gastrointestinal tract. It is a major global health concern, and the aggressive behavior of tumor cells makes it difficult to treat, leading to poor survival rates for patients. One major challenge in treating CRC is the metastasis, or spread, of the cancer, which is a major cause of death. In order to improve the prognosis for patients with CRC, it is necessary to focus on ways to inhibit the cancer's ability to invade and spread. Epithelial-mesenchymal transition (EMT) is a process that is linked to the spread of cancer cells, also known as metastasis. The process transforms epithelial cells into mesenchymal ones, increasing their mobility and ability to invade other tissues. This has been shown to be a key mechanism in the progression of colorectal cancer (CRC), a particularly aggressive form of gastrointestinal cancer. The activation of EMT leads to increases in the spread of CRC cells, and during this process, levels of the protein E-cadherin decrease while levels of N-cadherin and vimentin increase. EMT also contributes to the development of resistance to chemotherapy and radiation therapy in CRC. Non-coding RNAs, such as long non-coding RNAs (lncRNAs) and circular RNAs (circRNAs), play a role in regulating EMT in CRC, often through their ability to "sponge" microRNAs. Anti-cancer agents have been shown to suppress EMT and reduce the progression and spread of CRC cells. These findings suggest that targeting EMT or related mechanisms may be a promising approach for treating CRC patients in the clinic.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,703
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,052
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,324 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations82
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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