Cancer-associated fibroblasts at the crossroads of tumor progression and therapy resistance: from heterogeneity to precision reprogramming
Notice bibliographique
Résumé
Cancer-associated fibroblasts (CAFs) are pivotal regulators of the tumor microenvironment (TME), driving malignancy through extracellular matrix remodeling, paracrine and metabolic crosstalk, angiogenesis, fibrosis, and immune suppression. Emerging single-cell and spatial multi-omics have revealed CAF heterogeneity and plasticity, with subtypes such as myofibroblastic, inflammatory, antigen-presenting, and metabolic CAFs exerting context-dependent functions that can either promote or restrain tumor growth. This duality cautions against indiscriminate stromal ablation and highlights the need for precision strategies. CAFs also mediate resistance to chemotherapy, radiotherapy, targeted agents, and immunotherapy by creating physical and biochemical barriers and fostering immune exclusion. Therapeutic approaches span depletion strategies, pathway inhibitors, and stromal reprogramming using vitamin D receptor agonists, retinoids, and epigenetic modulators, often in combination with immunotherapies. However, CAF plasticity and the lack of exclusive markers remain major challenges. This review positions CAFs as dynamic regulators of cancer hallmarks and argues for a paradigm shift toward precision stromal oncology, where the trajectory from CAF depletion to CAF reprogramming and CAF-guided combinatorial therapies reshapes cancer treatment itself.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».