The Role of the DNA Methyltransferase Family and the Therapeutic Potential of DNMT Inhibitors in Tumor Treatment
Notice bibliographique
Résumé
Members of the DNA methyltransferase (DNMT) family have been recognized as major epigenetic regulators of altered gene expression during tumor development. They establish and maintain DNA methylation of the CpG island of promoter and non-CpG region of the genome. The abnormal methylation status of tumor suppressor genes (TSGs) has been associated with tumorigenesis, leading to genomic instability, improper gene silence, and immune evasion. DNMT1 helps preserve methylation patterns during DNA replication, whereas the DNMT3 family is responsible for de novo methylation, creating new methylation patterns. Altered DNA methylation significantly supports tumor growth by changing gene expression patterns. FDA-approved DNMT inhibitors reverse hypermethylation-induced gene repression and improve therapeutic outcomes for cancer. Recent studies indicate that combining DNMT inhibitors with chemotherapies and immunotherapies can have synergistic effects, especially in aggressive metastatic tumors. Improving the treatment schedules, increasing isoform specificity, reducing toxicity, and utilizing genome-wide analyses of CRISPR-based editing to create personalized epigenetic therapies tailored to individual patient needs are promising strategies for enhancing therapeutic outcomes. This review discusses the interaction between DNMT regulators and DNMT1, its binding partners, the connection between DNA methylation and tumors, how these processes contribute to tumor development, and DNMT inhibitors' advancements and pharmacological properties.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».