Neuropilin-1: A Multifaceted Target for Cancer Therapy
Notice bibliographique
Résumé
Neuropilin-1 (NRP1), initially identified as a neuronal guidance protein, has emerged as a multifaceted regulator in cancer biology. Beyond its role in axonal guidance and angiogenesis, NRP1 is increasingly recognized for its significant impact on tumor progression and therapeutic outcomes. This review explores the diverse functions of NRP1 in cancer, encompassing its influence on tumor cell proliferation, migration, invasion, and metastasis. NRP1 interacts with several key signaling pathways, including vascular endothelial growth factor (VEGF), semaphorins, and transforming growth factor-beta (TGF-β), modulating the tumor microenvironment and promoting angiogenesis. Moreover, NRP1 expression correlates with poor prognosis in various malignancies, underscoring its potential as a prognostic biomarker. Therapeutically, targeting NRP1 holds promise as a novel strategy to inhibit tumor growth and enhance the efficacy of regular treatments such as chemotherapy and radiotherapy. Strategies involving NRP1-targeted therapies, including monoclonal antibodies, small molecule inhibitors, and gene silencing techniques, are being actively investigated in preclinical and clinical settings. Despite challenges in specificity and delivery, advances in understanding NRP1 biology offer new avenues for personalized cancer therapy. Although several types of cancer cells can express NRPs, the role of NRPs in tumor pathogenesis is largely unknown. Future investigations are needed to enhance our understanding of the effects and mechanisms of NRPs on the proliferation, apoptosis, and migration of neuronal, endothelial, and cancer cells. The novel frameworks or multi-omics approaches integrate data from multiple databases to better understand cancer's molecular and clinical features, develop personalized therapies, and help identify biomarkers. This review highlights the pivotal role of NRP1 in cancer pathogenesis and discusses its implications for developing targeted therapeutic approaches to improve patient outcomes, highlighting the role of OMICS in targeting cancer patients for personalized therapy.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».