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Enregistrement W4417144082 · doi:10.1186/s43556-025-00361-9

Gastrointestinal cancer: molecular pathogenesis and targeted therapy

2025· article· en· W4417144082 sur OpenAlexaff
Yang Jin, Xiaobo He, Yanfeng Wu

Notice bibliographique

RevueMolecular Biomedicine · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Immunotherapy and Biomarkers
Établissements canadiensInstitute of Infection and Immunity
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésTargeted therapyEpigeneticsImmunotherapyTumor microenvironmentCancerImmune systemHistoneImmune checkpointDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Gastrointestinal (GI) cancers pose a significant global health burden, driven by complex molecular alterations and microenvironmental interactions. Advances in molecular pathogenesis have elucidated recurrent driver gene mutations, such as KRAS, TP53, and APC, alongside dysregulated signaling pathways including Wnt, RAS-MAPK, and PI3K-AKT, which collectively underpin tumor initiation and progression. Complementing genetic changes, epigenetic alterations-such as DNA hypermethylation, histone modifications, and regulatory non-coding RNAs-further contribute to malignant evolution by reshaping chromatin architecture and gene expression. These mechanisms not only promote uncontrolled proliferation but also reinforce therapeutic resistance by dynamically modifying the tumor microenvironment (TME). Molecular subtyping efforts, including The Cancer Genome Atlas (TCGA) classification for gastric cancer (GC) and the Consensus Molecular Subtypes (CMS) for colorectal cancer (CRC), have delineated disease heterogeneity, revealing distinct pathogenic pathways and enabling refined prognostic stratification. Such insights provide the biological rationale for diagnostic techniques and targeted interventions. For instance, anti-EGFR and anti-VEGF monoclonal antibodies disrupt oncogenic signaling and tumor angiogenesis, respectively, and have demonstrated substantial clinical efficacy in selected patient populations. In parallel, immunotherapy has emerged as a transformative modality in oncology. Immune checkpoint inhibitors targeting PD-1/PD-L1 and CTLA-4 reinvigorate antitumor immunity and have reshaped standard-of-care protocols for several GI malignancies. Beyond conventional immunotherapies, innovative strategies such as CAR-T cell therapy and neoantigen-based vaccines are being actively investigated. These approaches aim to overcome immune evasion mechanisms and enhance tumor-specific targeting, offering promise for patients with resistant or advanced disease. This review comprehensively analyzes the evolving molecular landscape of GI cancers and the corresponding development of targeted and immunotherapeutic agents. It highlights a balanced integration of mechanistic discovery and clinical translation, underscoring their synergistic roles in advancing precision oncology and improving survival outcomes.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,124
Score d'incertitude au seuil0,816

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,268 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations5
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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