Non-Coding RNA as a Biomarker in Lung Cancer
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Lung cancer remains one of the most prevalent and deadly cancers globally, with high mortality rates largely due to late-stage diagnosis, aggressive progression, and frequent recurrence. Despite advancements in diagnostic techniques and therapeutic interventions, the overall prognosis for lung cancer patients continues to be dismal. METHOD: Emerging research has identified non-coding RNAs (ncRNAs), including microRNAs, long non-coding RNAs, and circular RNAs, as critical regulators of gene expression, significantly influencing cancer biology. These ncRNAs play pivotal roles in various aspects of lung cancer pathogenesis, including tumor initiation, progression, metastasis, and resistance to therapy. RESULTS: We provide a comprehensive analysis of the current understanding of ncRNAs in lung cancer, emphasizing their potential as biomarkers for early diagnosis, prognostication, and the prediction of the therapeutic response. We explore the biological functions of ncRNAs, their involvement in key oncogenic pathways, and the molecular mechanisms by which they modulate gene expression and cellular processes in lung cancer. Furthermore, this review highlights recent advances in ncRNA-based diagnostic tools and therapeutic strategies, such as miRNA mimics and inhibitors, lncRNA-targeted therapies, and circRNA-modulating approaches, offering promising avenues for personalized medicine. CONCLUSION: Finally, we discuss the challenges and future directions in ncRNA research, including the need for large-scale validation studies and the development of efficient delivery systems for ncRNA-based therapies. This review underscores the potential of ncRNAs to revolutionize lung cancer management by providing novel diagnostic and therapeutic options that could improve patient outcomes.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».