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Enregistrement W1980102481 · doi:10.1177/1534735405285562

Targeting Angiogenesis With Integrative Cancer Therapies

2006· review· en· W1980102481 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueIntegrative Cancer Therapies · 2006
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMagnolia and Illicium research
Établissements canadiensMcMaster UniversityJuravinski Cancer Centre
Organismes subventionnairesHealth CanadaUniversity of Texas MD Anderson Cancer Center
Mots-clésAngiogenesisScutellaria baicalensisGinsengTraditional medicinePharmacologyBiologyMedicineCancer researchTraditional Chinese medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An integrative approach for managing a patient with cancer should target the multiple biochemical and physiological pathways that support tumor development while minimizing normal tissue toxicity. Angiogenesis is a key process in the promotion of cancer. Many natural health products that inhibit angiogenesis also manifest other anticancer activities. The authors will focus on natural health products (NHPs) that have a high degree of antiangiogenic activity but also describe some of their many other interactions that can inhibit tumor progression and reduce the risk of metastasis. NHPs target various molecular pathways besides angiogenesis, including epidermal growth factor receptor (EGFR), the HER-2/neu gene, the cyclooxygenase-2 enzyme, the NF-kB transcription factor, the protein kinases, Bcl-2 protein, and coagulation pathways. The herbalist has access to hundreds of years of observational data on the anticancer activity of many herbs. Laboratory studies are confirming the knowledge that is already documented in traditional texts. The following herbs are traditionally used for anticancer treatment and are antiangiogenic through multiple interdependent processes that include effects on gene expression, signal processing, and enzyme activities: Artemisia annua (Chinese wormwood), Viscum album (European mistletoe), Curcuma longa (turmeric), Scutellaria baicalensis (Chinese skullcap), resveratrol and proanthocyanidin (grape seed extract), Magnolia officinalis (Chinese magnolia tree), Camellia sinensis (green tea), Ginkgo biloba, quercetin, Poria cocos, Zingiber officinale (ginger), Panax ginseng, Rabdosia rubescens (rabdosia), and Chinese destagnation herbs. Quality assurance of appropriate extracts is essential prior to embarking on clinical trials. More data are required on dose response, appropriate combinations, and potential toxicities. Given the multiple effects of these agents, their future use for cancer therapy probably lies in synergistic combinations. During active cancer therapy, they should generally be evaluated in combination with chemotherapy and radiation. In this role, they act as biological response modifiers and adaptogens, potentially enhancing the efficacy of the so-called conventional therapies. Their effectiveness may be increased when multiple agents are used in optimal combinations. New designs for trials to demonstrate activity in human subjects are required. Although controlled trials might be preferred, smaller studies with appropriate end points and surrogate markers for antiangiogenic response could help prioritize agents for the larger resource-intensive phase 3 trials.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,958
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,063
Tête enseignante GPT0,403
Écart entre enseignants0,341 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle