Long non-coding RNAs: Emerging regulators of invasion and metastasis in pancreatic cancer
Notice bibliographique
Résumé
• Elucidates how lncRNAs regulate EMT in pancreatic cancer via TGF-β, Wnt, and Notch pathways. • Summarizes the effects of lncRNAs on autophagy during pancreatic cancer invasion. • Reviews the impact of lncRNAs on ferroptosis in the invasive progression of pancreatic cancer. • Explores the role of exosomal lncRNAs in modulating the tumor microenvironment to promote PC spread. • Discusses RNA modifications (m 6 A, m 5 C) that enhance lncRNA stability and function in PC. The invasion and metastasis of pancreatic cancer (PC) are key factors contributing to disease progression and poor prognosis. This process is primarily driven by EMT, which has been the focus of recent studies highlighting the role of long non-coding RNAs (lncRNAs) as crucial regulators of EMT. However, the mechanisms by which lncRNAs influence invasive metastasis are multifaceted, extending beyond EMT regulation alone. This review primarily aims to characterize lncRNAs affecting invasion and metastasis in pancreatic cancer. We summarize the regulatory roles of lncRNAs across multiple molecular pathways and highlight their translational potential, considering the implications for clinical applications in diagnostics and therapeutics. The review focuses on three principal scientific themes. First, we primarily summarize lncRNAs orchestrate various signaling pathways, such as TGF-β/Smad, Wnt/β-catenin, and Notch, to regulate molecular changes associated with EMT, thereby enhancing cellular motility and invasivenes. Second, we summarize the effects of lncRNAs on autophagy and ferroptosis and discuss the role of exosomal lncRNAs in the tumor microenvironment to regulate the behavior of neighboring cells and promote cancer cell invasion. Third, we emphasize the effects of RNA modifications (such as m 6 A and m 5 C methylation) on stabilizing lncRNAs and enhancing their capacity to mediate invasive metastasis in PC. Lastly, we discuss the translational potential of these findings, emphasizing the inherent challenges in using lncRNAs as clinical biomarkers and therapeutic targets, while proposing prospective research 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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».