Ferroptosis contributes to the progression of female-specific neoplasms, from breast cancer to gynecological malignancies in a manner regulated by non-coding RNAs: Mechanistic implications
Notice bibliographique
Résumé
Ferroptosis, a recently identified type of non-apoptotic cell death, triggers the elimination of cells in the presence of lipid peroxidation and in an iron-dependent manner. Indeed, ferroptosis-stimulating factors have the ability of suppressing antioxidant capacity, leading to the accumulation of reactive oxygen species (ROS) and the subsequent oxidative death of the cells. Ferroptosis is involved in the pathophysiological basis of different maladies, such as multiple cancers, among which female-oriented malignancies have attracted much attention in recent years. In this context, it has also been unveiled that non-coding RNA transcripts, including microRNAs, long non-coding RNAs, and circular RNAs have regulatory interconnections with the ferroptotic flux, which controls the pathogenic development of diseases. Furthermore, the potential of employing these RNA transcripts as therapeutic targets during the onset of female-specific neoplasms to modulate ferroptosis has become a research hotspot; however, the molecular mechanisms and functional alterations of ferroptosis still require further investigation. The current review comprehensively highlights ferroptosis and its association with non-coding RNAs with a focus on how this crosstalk affects the pathogenesis of female-oriented malignancies, from breast cancer to ovarian, cervical, and endometrial neoplasms, suggesting novel therapeutic targets to decelerate and even block the expansion and development of these tumors.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 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 ».