Gonadotropin‐releasing hormone and ovarian cancer: a functional and mechanistic overview
Notice bibliographique
Résumé
The hypothalamic decapeptide gonadotropin-releasing hormone (GnRH) is well known for its role in the control of pituitary gonadotropin secretion, but the hormone and receptor are also expressed in extrapituitary tissues and tumor cells, including epithelial ovarian cancers. It is hypothesized that they may function as a local autocrine regulatory system in nonpituitary contexts. Numerous studies have demonstrated a direct antiproliferative effect on ovarian cancer cell lines of GnRH and its synthetic analogs. This effect appears to be attributable to multiple steps in the GnRH signaling cascade, such as cell cycle arrest at G(0)/G(1). In contrast to GnRH signaling in pituitary gonadotropes, the involvement of G(alpha q), protein kinase C and mitogen-activated protein kinases is less apparent in neoplastic cells. Instead, in ovarian cancer cells, GnRH receptors appear to couple to the pertussis toxin-sensitive protein G(alpha i), leading to the activation of protein phosphatase, which in turn interferes with growth factor-induced mitogenic signals. Apoptotic involvement is still controversial, although GnRH analogs have been shown to protect cancer cells from doxorubicin-induced apoptosis. Recently, data supporting a regulatory role of GnRH analogs in ovarian cancer cell migration/invasion have started to emerge. In this minireview, we summarize the current understanding of the antiproliferative actions of GnRH analogs, as well as the recent observations of GnRH effects on ovarian cancer cell apoptosis and motogenesis. The molecular mechanisms that mediate GnRH actions and the clinical applications of GnRH analogs in ovarian cancer patients are also discussed.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».