Role of circular RNAs in regulating toxicity induced by cancer therapies
Notice bibliographique
Résumé
Owing to transformative improvements in diagnosis and treatment, survival rates for cancer patients have improved significantly across the globe. However, toxicity induced by oncotherapy remains a major concern and markedly affects disease prognosis. In recent years, research on the association between circular RNAs (circRNAs) and oncotherapy-induced toxicity has received extensive attention. CircRNAs are a class of single-stranded closed-loop molecules that play a regulatory role in the occurrence and development of tumors. An integral role of circRNAs in the development of cancer treatment-induced toxicity, as well as in pathological processes such as oxidative damage, mitochondrial damage, apoptosis, dysregulation of calcium homeostasis, and dysregulation of vascular homeostasis has been deciphered. With regards to chemotherapy, radiotherapy, and immunotherapy for cancer treatment, circRNAs play crucial functions in modulating the effects of oncotherapy-induced toxicity. The current review focuses on the mechanisms by which circRNAs function in regulating cancer treatment-induced toxicity, which leads to apoptosis, mitochondrial damage, oxidative stress, DNA damage, and fibrosis. In addition, this review summarizes the potential circRNA biomarkers, treatment strategies and future challenges, which may help translate circRNA research into clinical practice for early detection and improvement of cancer treatment-induced toxicity in the future.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 ».