Therapeutic targeting of <scp>TGF</scp>‐β in lung cancer
Notice bibliographique
Résumé
Transforming growth factor-β (TGF-β) plays a complex role in lung cancer pathophysiology, initially acting as a tumor suppressor by inhibiting early-stage tumor growth. However, its role evolves in the advanced stages of the disease, where it contributes to tumor progression not by directly promoting cell proliferation but by enhancing epithelial-mesenchymal transition (EMT) and creating a conducive tumor microenvironment. While EMT is typically associated with enhanced migratory and invasive capabilities rather than proliferation per se, TGF-β's influence on this process facilitates the complex dynamics of tumor metastasis. Additionally, TGF-β impacts the tumor microenvironment by interacting with immune cells, a process influenced by genetic and epigenetic changes within tumor cells. This interaction highlights its role in immune evasion and chemoresistance, further complicating lung cancer therapy. This review provides a critical overview of recent findings on TGF-β's involvement in lung cancer, its contribution to chemoresistance, and its modulation of the immune response. Despite the considerable challenges encountered in clinical trials and the development of new treatments targeting the TGF-β pathway, this review highlights the necessity for continued, in-depth investigation into the roles of TGF-β. A deeper comprehension of these roles may lead to novel, targeted therapies for lung cancer. Despite the intricate behavior of TGF-β signaling in tumors and previous challenges, further research could yield innovative treatment strategies.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».