A Review of Gut Microbiota‐Derived Metabolites in Tumor Progression and Cancer Therapy
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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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».