Editorial: Chronology of gastrointestinal cancers and gastrointestinal microbiota
Notice bibliographique
Résumé
cancers have been reported that have brought awareness to the masses and helped to develop cancer prevention strategies. Analyzing tumor growth helps to estimate the time at which cancer or metastasis occurred and to predict the survival of cancer patients (Murakami and Matsubara, 2018, LaCourse et al., 2021, Bordry et al., 2021. These chronologies vary from case to case and may even differ for the cancers derived from the same organ (Murakami andMatsubara, 2018, Krueger et al., 2008). Gut microbiota maintains a healthy body and preserves symbiosis with the host immune system that generates protective responses against pathogens and regulatory pathways that sustain tolerance to commensal microbes (Engstrand andGraham, 2020, Stewart et al., 2020). Recently, the gut microbiota came into the limelight due to their association with multiple cancers, especially gastrointestinal cancers (Wang et al., 2022, Bordry et al., 2021, Engstrand and Graham, 2020. It is already an established fact that chronic Helicobacter pylori infection is an essential risk factor for atrophic gastritis, intestinal metaplasia and gastric cancer (Wang et al., 2014, Guo et al., 2020. Recently, it has been highlighted that the gut resident microbiota influences the response to cancer-related therapies ( Liu et al., 2022, Bessede and Megraud, 2022, Seeneevassen et al., 2021. However, gaps still exist regarding the functional activity and the microbiome changes in the gut during cancer development and progression. Thus, the alterations in the gut microbiota are being monitored to assess the antitumor response of the drugs and the modulation of the intestinal immune system (Singhal et al., 2023, Xu andYing, 2022).It has been indicated that dysbiosis of gut microbiota and associated metabolites contribute to carcinogenesis through multiple pathways, such as inducing inflammation, immune dysregulation, and genetic instability (Meng et al., 2018, Dai et al., 2021, Bakhti and Latifi-Navid, 2021. The current research topic aims to report the data related to the influence of gut microbiota on the development of gastrointestinal (GI) cancers (including esophageal, gastric, colorectal, liver, and pancreatic cancers) and new strategies for the prevention and treatment of GI cancers.After rigorous screening and reviewing, only four articles exploring new dimensions in this research field were included in the current topic. Gastrointestinal (GI) cancers are ranked among the most frequently reported cancer type worldwide and rated as the third leading cause of cancer-associated deaths. Chemotherapy, immunotherapy, radiation, and surgery are treatment options for various cancers, including GI. Since the chronology of gastrointestinal cancer is not fully explored, we provide some evidence to support the advancements in clinical and basic research, especially in gastroenterology. In the current topic, we selected studies describing the different aspects of GI cancers, including gut microbiota, the role of lncRNAs, Lymph node Metastasis (LNM), and NOSE therapy. Further and advanced studies are required to explain gastrointestinal cancers' chronology and underlying mechanisms for effective treatment.
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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 | 0,004 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,035 | 0,022 |
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 ».