Biology of Mesothelin and Clinical Implications: A Review of Existing Literature
Notice bibliographique
Résumé
Since its discovery in 1992, mesothelin (MSLN) has generated significant interest as a therapeutic target. A number of characteristics make it ideal for this purpose. First, it is not expressed on the parenchyma of any vital organs. Second, it is differentially expressed on a number of cancer types that have relatively poor prognosis and lack effective systemic options. Third, it is expressed on the cell membrane making it accessible to large molecule targeted therapies. However, unlike other drug targets that have been exploited for therapeutic benefit, the precise function of MSLN, why it is expressed in certain cancers, and its biological role have not been clearly elucidated. Here the existing literature on the cellular function and expression patterns of MSLN across tumor types is reviewed in order to gain further understanding of this intriguing molecule. In doing so, we conclude that there remains significant ambiguity surrounding its function and role in cellular and tumor biology. Furthermore, the expression of MSLN and its relation of prognosis seems to depend on the type of tumor. Finally, the unified mechanism by which MSLN acts as a protein that conveys tumor aggressiveness remains elusive. What is clear is that there is much yet to be discovered in this realm and doing so may have large implications for treatment of otherwise lethal malignancies.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».