Investigating Therapeutic Potential of Targeting Platelets in Cancer Treatment: A Literature Review
Notice bibliographique
Résumé
Cancer is one of the leading causes of global mortality and continues to persist as a significant healthcare burden. Patient non-responsiveness or relapse following first-line cancer treatments necessitates the development of novel treatments. Platelets are small blood cells that are essential to stop bleeding. Platelets are increasingly recognized for their roles in supporting tumorigenesis. They can aid cancer cells to evade immune cells, promote immune suppression, and release molecules that protect the stability of tumor microenvironments. Conversely, platelets can also secrete molecules that recruit leukocytes to the site of tissue injury and coordinate immune cell responses and crosstalk. Anti-platelet therapies, including aspirin, have been advocated as preventive measures in some cancers, but the long-term risks for bleeding, thrombotic events, ineffective immune responses, and overall efficacy towards cancer recovery remain uncertain. To address these gaps, this literature review reports pre-clinical studies and clinical trials from 2017-2023 that explore (1) novel molecules and pathways participating in platelet and cancer cell crosstalk, (2) overall efficacy of cancer treatment or effects on cancer cell survival, proliferation, and metastasis, and (3) safety of anti-platelet therapy. This study’s findings reveal that anti-platelet therapies have an improved benefit for the prevention and treatment of some cancers, such as colorectal, breast, prostate, or lung cancers. There has been some success using anti-platelet treatments, such as ticagrelor to inhibit P2Y12 pathway, or low molecular weight heparin. While aspirin usage was successful in some cancers, such as colorectal cancer, it was not effective in others, such as ovarian cancer. Finally, the safety of using anti-platelet medications was explored; these medications may increase the risk of bleeding and other side effects, even if they have demonstrated promise in lowering the risk of cancer and increasing patient survival. Overall, this review highlights the complex interactions between platelets and different cancers, with considerations for cancer treatment efficacy and safety.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».