“Pass the Genetic Scalpel”: A Comprehensive Review of Clustered Regularly Interspaced Short Palindromic Repeats (CRISPR) in Urological Cancers
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Urological cancers account for a significant portion of cancer diagnoses and mortality rates worldwide. The traditional treatment options of surgery and chemoradiation can have significant morbidity and become ineffective in refractory disease. The discovery of the CRISPR system has opened up new avenues for cancer research by targeting specific genes or mutations that play a role in cancer development and progression. In this review, we summarise the current state of research on CRISPR in urology and discuss its potential for improving the diagnosis and treatment of urological cancers. Methods: A comprehensive literature search was conducted on databases including PubMed, Embase, and Cochrane Library. The keywords included CRISPR and urology OR prostate OR renal OR bladder OR testicular cancer. Results: CRISPR has been used extensively in a preclinical setting to identify and target genes in prostate cancer, including AR, NANOG, ERβ, TP53, PTEN, and PD-1. Targeting PRRX2 and PTEN has also been shown to overcome enzalutamide and docetaxel resistance in vitro. In bladder cancer, CBP, p300, hTERT, lncRNA SNGH3, SMAD7e, and FOXA1 have been targeted, with HNRNPU knockout demonstrating tumour inhibition, increased apoptosis and enhanced cisplatin sensitivity both in vitro and in vivo. Renal cancer has seen CRISPR target VHL, TWIST1, PTEN, and CD70, with the first in-human clinical trial of Anti-CD70 CAR T cell therapy showing an excellent safety profile and durable oncological results. Lastly, testicular cancer modelling has utilised CRISPR to knockout FLNA, ASH2L, HMGB4, CD24, and VIRMA, with NAE1 found to be over-expressed in cisplatin-resistant germ cell colonies. Conclusions: CRISPR is a cutting-edge technology that has been used extensively in the pre-clinical setting to identify new genetic targets, enhance drug sensitivity, and inhibit cancer progression in animal models. Although CAR T cell therapy has shown promising results in RCC, CRISPR-based therapeutics are far from mainstream, with further studies needed across all urological malignancies.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».