Considerations of Gut Microbiome and Cancer—Part 1: Exploring Its Role in Tumorigenesis and Treatment Responses
Notice bibliographique
Résumé
The gut microbiota is a pivotal determinant of human health, influencing both local and systemic physiological processes. Understanding its composition and function is crucial for exploring its impact on diseases, including cancer. Dysbiosis—or imbalances in the gut microbiota linked to negative health outcomes—is increasingly implicated in the pathogenesis of various cancers through mechanisms such as chronic inflammation, immune modulation, and metabolic interactions. The gut microbiome plays a fundamental role in maintaining host health by influencing gut integrity, metabolism, and immune function, with accumulating evidence suggesting a direct impact on cancer development and also cancer drug metabolism, modulating both treatment efficacy and toxicity. This manuscript explores the interactions between the gut microbiome and cancer, focusing on its role in tumorigenesis and its influence on the efficacy of cancer treatments. We review the underlying mechanisms by which specific bacterial species promote tumour development and discuss the microbiome’s role in modulating chemotherapy, immunotherapy and radiotherapy outcomes. The complex interplay between the gut microbiome and cancer therapy continues to reveal new avenues for improving treatment outcomes, and as microbiome science becomes increasingly integrated into oncology, future research should focus on identifying specific microbial signatures predictive of treatment response, developing targeted microbiome-modulating interventions, and incorporating microbiome profiling into clinical trial design.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».