A Review of Gut Microbiota‐Derived Metabolites in Tumor Progression and Cancer Therapy
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Gut microbiota-derived metabolites are key hubs connecting the gut microbiome and cancer progression, primarily by remodeling the tumor microenvironment and regulating key signaling pathways in cancer cells and multiple immune cells. The use of microbial metabolites in radiotherapy and chemotherapy mitigates the severe side effects from treatment and improves the efficacy of treatment. Immunotherapy combined with microbial metabolites effectively activates the immune system to kill tumors and overcomes drug resistance. Consequently, various novel strategies have been developed to modulate microbial metabolites. Manipulation of genes involved in microbial metabolism using synthetic biology approaches directly affects levels of microbial metabolites, while fecal microbial transplantation and phage strategies affect levels of microbial metabolites by altering the composition of the microbiome. However, some microbial metabolites harbor paradoxical functions depending on the context (e.g., type of cancer). Furthermore, the metabolic effects of microorganisms on certain anticancer drugs such as irinotecan and gemcitabine, render the drugs ineffective or exacerbate their adverse effects. Therefore, a personalized and comprehensive consideration of the patient's condition is required when employing microbial metabolites to treat cancer. The purpose of this review is to summarize the correlation between gut microbiota-derived metabolites and cancer, and to provide fresh ideas for future scientific research.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle