Oral Microbiome Modulates Tumor Micro-Environment Potentiating Oral Cancer Progression from Benign Stages- A Review
Notice bibliographique
Résumé
Introduction/Background: Oral Squamous Cell Carcinomas (OSCC) are one of the common causes of death globally. Several etiological factors cause OSCC, including alcohol, tobacco use, poor oral hygiene, Human Papilloma Virus (HPV) infections, Yeast (Candida spp.) infections, etc. Oral microbial dysbiosis and inflammatory conditions like periodontitis have also been implicated recently. The host-microbiome interactions may further alter the homeostasis of the oral Tumor Microenvironment (TME). In this review, we aim to determine the role of resident microbiota in oral cancer progression and decipher how they interact with the TME. The article also discusses potential biomarkers and therapeutic targets to enhance the management of OSCC. Methods: PubMed, Medline, and Google Scholar were used as biomedical literature databases. The following keywords were looked up for academic literature using Boolean operators. Initially, a total of 273 articles were found as a result of the literature search. Results: Finally, 142 articles that met the exclusion and inclusion criteria were chosen for literature review, as depicted in the PRISMA flowchart. Discussion: Multiple oral bacterial species are linked to OSCC. Modulation immunotherapies that target the TME and reverse oral microbiota dysbiosis have been proposed in recent investigations. Changes in the oral microbiota have an impact on the oral microenvironment, leading to inflammatory cell infiltration, cytokine release, and chronic inflammation. All the data support an immunosuppressive TME. Antifungal and antibacterial medications are currently advised for the treatment. Conclusion: We conclude that the utilization of microbial biomarkers and generated products as potential anticancer targets could be one of the methods for mitigating oral cancer. Tumor immunotherapies are the newest method for treating cancer patients. However, there are still a lot of drawbacks. We attempted to outline the possible approaches to potential immunotherapies.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».