Adipocyte-Derived Adipokines and Other Obesity-Associated Molecules in Feline Mammary Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Obesity has been identified as a serious health concern in domestic cats. Feline mammary cancer (FMC) is also a concern, as it is highly prevalent and aggressive. Considering the identified connection between obesity and breast cancer, it is worthwhile to investigate the potential obesity-cancer relationship in FMC. This review investigated the association between adipokines and other obesity-associated molecules and FMC, with the aim of identifying gaps in the current literature for future research. Based on the reports to date, it was found that tissue concentrations of leptin, serum concentrations of leptin receptor, serum amyloid A, and estrogen correlate positively with FMC, and serum concentrations of leptin correlate negatively with FMC. The roles of adiponectin and prolactin in FMC development were also investigated, but the reports are either lacking or insufficient to suggest an association. Numerous research gaps were identified and could be used as opportunities for future research. These include the need for studies on additional cohorts to confirm the association of leptin/leptin receptor and serum amyloid A with FMC, and to address the role of adiponectin and prolactin in FMC. It is also important to investigate the genetic determinants of FMC, evaluate the use of molecular-targeted therapies in FMC, and exploit the enrichment of the triple-negative immunophenotype in FMC to address current clinical needs for both human triple-negative breast cancer and FMC. Finally, mechanistic studies with any of the molecules reviewed are scarce and are important to generate hypotheses and ultimately advance our knowledge and the outcome of FMC.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».