Platelet–Cancer Interactions
Notice bibliographique
Résumé
Platelets play a crucial role in the pathophysiological processes of hemostasis and thrombosis. Increasing evidence indicates that they fulfill much broader roles in balancing health and disease. The presence of tumor cells affects platelets both numerically, through a wide variety of mediators and cytokines, or functionally through tumor cell-induced platelet activation, the first step toward cancer-induced thrombosis. This induction results from signaling events through the different platelet receptors, or may be cytokine-mediated. Reciprocally, upon activation, the platelets will release a myriad of growth factors from their dense and α-granules and peroxisomes; these will directly impact tumor growth, tethering, and spread. A similar cross-talk is initiated between tumor microvesicles stimulating the platelets and platelet microparticles, promoting both thrombosis and tumor growth. A vicious loop of activation thereafter takes place. Platelets directly and indirectly promote tumor growth, and enable a molecular mimicry coating the malignant growth and allowing metastasizing cells to escape T-cell-mediated immunity and natural killer cell surveillance. Breaking this vicious activation loop with nonspecific platelet inhibitors, such as aspirin, or by targeting specific sites on the activation cascade may offer a mean to reduce both the risks of development and progression of cancer and the risk of thrombosis.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,004 |
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 ».