Implications of noncoding RNAs for cancer therapy: Are we aiming at the right targets?
Notice bibliographique
Résumé
The discovery of oncogenes and tumor suppressor genes led to a better understanding of tumorigenesis, and prompted the development of molecularly targeted therapy. Over the past 30 years, many new drugs, which are primarily aimed at activated oncogenic proteins in signal transduction pathways involved in cell proliferation and survival, have been introduced in the clinic. Despite its rational design, the overall efficacy of targeted therapy has been modest. Recently, the noncoding RNAs (ncRNAs) have emerged as key regulators of important cellular processes in addition to the known regulatory proteins. It now appears that dual epigenetic regulatory systems exist in higher eukaryotic cells: a ncRNA network that governs essential cell functions, like cell fate decision and maintenance of homeostasis, and a protein-based system that presides over core physiological processes, like cell division and genomic maintenance. Modifications of the ncRNA network due to altered ncRNAs can cause the cell to shift towards to neoplastic phenotype; this is cancer initiation. Mutations in the well-known cancer driver genes provide the incipient cancer cell with a selective growth advantage and fuel its consequent clonal expansion. Because of the crucial role of the altered ncRNAs in tumorigenesis, targeting them may be a reasonable therapeutic strategy.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,003 |
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 ».