Cancer-associated fibroblasts as a potential therapeutic target for thyroid cancers
Notice bibliographique
Résumé
Thyroid cancer, a prevalent endocrine malignancy, is influenced by its tumor microenvironment (TME), with cancer-associated fibroblasts (CAFs) playing a pivotal role in disease progression. Molecularly, CAFs orchestrate a pro-tumorigenic niche via cytokine secretion and extracellular matrix (ECM) stiffening, underscoring their targetability. Therapeutic strategies, including small molecule inhibitor-based therapies, immune-based therapies, nanoparticle-based approaches, and combination regimens, have been evaluated for their efficacy in disrupting CAF functionality. CAFs from resident fibroblasts or recruited precursors can promote the progression of thyroid cancer through ECM remodeling, angiogenesis, and epithelial-mesenchymal transition (EMT) induction while facilitating immune evasion. These processes can enhance tumor invasiveness, metastasis, and resistance to conventional therapies. Preclinical studies using thyroid cancer models have demonstrated promising outcomes, such as reduced tumor burden and enhanced drug sensitivity upon CAF inhibition. Emerging clinical trials have tested CAF-directed agents in patient cohorts and validated these findings. However, many challenges persist, including the identification of reliable CAF-specific biomarkers, optimization of treatment timing, and integration of the biomarkers into personalized medicine frameworks. This review explores the therapeutic potential of CAFs for thyroid cancers, emphasizing their origin, activation, and multifaceted contributions to tumor growth. This review synthesizes current evidence, highlighting CAFs as a novel therapeutic frontier for thyroid cancers. Future research should focus on refined biomarker discovery and strategic therapeutic sequencing to maximize clinical benefits, providing a roadmap for translating CAF-targeted approaches into effective treatments for thyroid cancers.
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».