Epidemiology, molecular typing, microbiome-immune interactions and treatment strategies of endometrial cancer: a review
Notice bibliographique
Résumé
This review focuses on the field of endometrial cancer. Since 2020, there have been 417,367 new cases of endometrial cancer diagnosed globally and 97,370 deaths reported. Endometrial cancer ranks second in terms of incidence among female genital malignancies and third in terms of mortality among gynecological cancers. The stage, grade, and histological subtype of endometrial cancer were closely correlated with the risk of recurrence and prognosis for survival. Meanwhile, endometrial cancer exhibits significant biological heterogeneity. The complex interactions among the reproductive tract, host cells, and the microbial environment may harbor novel disease mechanisms. In this review, we provide an overview of the epidemiological characteristics, major risk factors, histological and molecular subtypes of endometrial cancer, as well as explore the associations between the female reproductive tract microbiome, immunity, and cancer progression. We also identify the specific roles of different cytokines in the pathophysiology of endometrial cancer. By integrating findings from diverse research fields, this comprehensive review offers an in-depth understanding of the multidimensional nature of endometrial cancer and highlights the significant potential and promising avenues that microbiological factors present for advancing future cancer research and guiding the development of innovative therapeutic 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».