Non-coding RNAs as mediators of epithelial to mesenchymal transition in metastatic colorectal cancers
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Notice bibliographique
Résumé
Colorectal cancer (CRC) remains a leading cause of cancer-related mortality globally, necessitating the development of innovative treatment strategies. Recent research has underscored the significant role of non-coding RNAs (ncRNAs) in CRC pathogenesis, offering new avenues for diagnosis and therapy. In this review, we delve into the intricate roles of various ncRNAs, including microRNAs (miRNAs), long non-coding RNAs (lncRNAs), and circular RNAs (circRNAs), in CRC progression, epithelial-mesenchymal transition (EMT), metastasis, and drug resistance. We highlight the interaction of these ncRNAs with and regulation of key signaling pathways, such as Wnt/β-catenin, Notch, JAK-STAT, EGFR, and TGF-β, and the functional relevance of these interactions in CRC progression. Additionally, the review highlights the emerging applications of nanotechnology in enhancing the delivery and efficacy of ncRNA-based therapeutics, which could address existing challenges related to specificity and side effects. Future research directions, including advanced diagnostic tools, targeted therapeutics, strategies to overcome drug resistance, and the integration of personalized medicine approaches are discussed. Integrating nanotechnology with a deeper understanding of CRC biology offers the potential for more effective, targeted, and personalized strategies, though further research is essential to validate these approaches. • Non-coding RNAs drive EMT in CRC, impacting metastasis, invasion, and drug resistance. • Wnt, TGF-β, and EGFR pathways interact with ncRNAs, modulating CRC progression. • Nanotechnology improves specificity and delivery of ncRNA-based CRC therapies. • CircRNAs and lncRNAs emerge as biomarkers and therapeutic targets in CRC. • Combining ncRNAs with nanomedicine advances precision medicine in CRC treatment.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 découle