Colorectal Cancer: Pathogenesis and Targeted Therapy
Notice bibliographique
Résumé
Colorectal cancer (CRC) ranks among the most prevalent malignant neoplasms globally. A growing body of evidence underscores the pivotal roles of genetic alterations and dysregulated epigenetic modifications in the pathogenesis of CRC. In recent years, the reprogramming of tumor cell metabolism has been increasingly acknowledged as a hallmark of cancer. Substantial evidence suggests a crosstalk between tumor cell metabolic reprogramming and epigenetic modifications, highlighting a complex interplay between metabolism and the epigenetic genome that warrants further investigation. Biomarkers associated with the pathogenesis and metabolic characteristics of CRC hold significant clinical implications. Nevertheless, elucidating the genetic, epigenetic, and metabolic landscapes of CRC continues to pose considerable challenges. Here, we attempt to summarize the key genes driving the onset and progression of CRC and the related epigenetic regulators, clarify the roles of gene expression and signaling pathways in tumor metabolism regulation, and explore the potential crosstalk between epigenetic events and tumor metabolic reprogramming, providing a comprehensive mechanistic explanation for the malignant progression of CRC. Finally, by integrating reliable targets from genetics, epigenetics, and metabolic processes that hold promise for translation into clinical practice, we aim to offer more strategies to overcome the bottlenecks in CRC treatment.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».