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Enregistrement W2011553121 · doi:10.2741/3009

Osteopontin as a target for cancer therapy

2008· review· en· W2011553121 sur OpenAlexfundno aff
Nicholas Johnston

Notice bibliographique

RevueFrontiers in bioscience · 2008
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBone and Dental Protein Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesQueen's University BelfastQueen's UniversityCancer Research UK
Mots-clésOsteopontinCancer researchMetastasisCytokineCancerSignal transductionMedicineChemotaxisCellMalignant transformationCell growthMechanism (biology)ReceptorImmunologyBiologyCell biologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Osteopontin (OPN) is a glycophosphoprotein cytokine that has multiple functions. OPN is expressed and secreted by various cells, and has a role in cell adhesion, chemotaxis, prevention of apoptosis, invasion, migration and anchorage-independent growth of tumor cells. Extensive research has demonstrated the pivotal participation of OPN in the regulation of cell signaling which controls neoplastic and malignant transformation. The elevated expression of OPN has been observed in a variety of cancers. OPN has been linked with tumor metastasis and signifies a poor prognosis for the patient. This review details the mechanisms by which OPN facilitates these pathological events. It will also show that gaining an understanding of the mechanism of OPN's action at a cellular level has led to the development of a number of therapeutic strategies against the cytokine. These include inhibiting its expression, antagonizing cell surface receptor activation and blocking downstream cell signaling pathways. In addition to the potential of these therapies, serum levels of OPN could be used as a diagnostic and prognostic marker. The authors propose that with further research and development, osteopontin directed treatment could greatly enhance outcomes for cancer patients.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,003

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 GPT0,379
Écart entre enseignants0,316 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations70
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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