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Enregistrement W4413909028 · doi:10.34172/ijep.5672

The Correlation Between <i>Fusobacterium nucleatum</i> and Colorectal Cancer: A Comprehensive Review

2024· article· en· W4413909028 sur OpenAlexaff
Reza Torkashvand, Bahareh Hajikhani, Reza Hosseini Doust

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Enteric Pathogens · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePancreatitis Pathology and Treatment
Établissements canadiensAdvanced Micro Devices (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFusobacterium nucleatumColorectal cancerFusobacteriumCorrelationMedicineInternal medicineCancerBiologyMathematicsGeneticsBacteroidesBacteria

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Colorectal cancer (CRC) continues to be a significant health concern worldwide, and recent research has highlighted an intriguing association with Fusobacterium nucleatum. The prevalence of F. nucleatum in CRC tissues varies significantly across studies, with estimates ranging from 13% to 80%, complicating efforts to define the bacterium’s precise role in CRC development. Although the involvement of F. nucleatum in the initiation of CRC is still debated, there is a broad consensus regarding its role in cancer progression and metastasis. Elucidating the molecular mechanisms of F. nucleatum-mediated carcinogenesis could provide new avenues for managing CRC. F. nucleatum significantly facilitates the growth of CRC via its FadA adhesion. It attaches to E-cadherin (CDH1) and activates Wnt/β-catenin signaling. Consequently, inflammatory genes, Wnt-related genes, and oncogenes, such as c-Myc and Cyclin D1 (CCND1), are overexpressed. Various preventive and therapeutic strategies against F. nucleatum in CRC have been investigated, including the Fn-AhpC recombinant protein vaccine in mice and the use of metronidazole to reduce intratumoral bacterial load. Additionally, bacteriophages and nanoparticles are emerging as potential therapeutic tools. This review aims to provide a comprehensive overview of the role of F. nucleatum in CRC and to explore its potential as a target for novel therapeutic strategies.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,297 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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