Exosomes: their role and therapeutic potential in overcoming drug resistance of gastrointestinal cancers
Notice bibliographique
Résumé
Gastrointestinal cancers are prevalent malignant neoplasms in clinical medicine. The development of drug resistance in gastrointestinal cancers result in tumor recurrence and metastasis and greatly diminish the efficacy of treatment. Exosomes, as the shuttle of intercellular molecular cargoes in tumor micro-environment, secreted from tumor and stromal cells mediate drug resistance by regulating epithelial-mesenchymal transition, drug efflux, stem-like phenotype and cell metabolism. Meanwhile, exosomes have already received tremendous attention in biomedical study as potential drug resistant biomarkers as well as treatment strategy in gastrointestinal cancers. Primary challenge to implement this potential is the ability to obtain high-grade exosomes efficiently; however, exosomes lack standard protocols for their processing and characterization. Furthermore, this field suffers from insufficient standardized reference materials and workflow for purification, detection and analysis of exosomes with defined biological properties. This review summarize the unique biogenesis, composition and novel detection methods of exosomes and informed the underlying correlation between exosomes and drug resistance of gastrointestinal cancers. Moreover, the clinical applications of exosomes are also summarized, might providing novel therapy for the individual treatment of gastrointestinal cancers.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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) | 0,002 | 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 ».