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Enregistrement W2027236817 · doi:10.1089/ars.2008.2270

Regulation of Autophagy by Reactive Oxygen Species (ROS): Implications for Cancer Progression and Treatment

2008· review· en· W2027236817 sur OpenAlexaff
Meghan B. Azad, Yongqiang Chen, Spencer B. Gibson

Notice bibliographique

RevueAntioxidants and Redox Signaling · 2008
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAutophagy in Disease and Therapy
Établissements canadiensCancerCare ManitobaUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAutophagyProgrammed cell deathReactive oxygen speciesMitochondrial ROSCell biologyCancer cellOxidative stressBiologyMitochondrionIntracellularArsenic trioxideCellCancerApoptosisBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Reactive oxygen species (ROS) have been identified as signaling molecules in various pathways regulating both cell survival and cell death. Autophagy, a self-digestion process that degrades intracellular structures in response to stress, such as nutrient starvation, is also involved in both cell survival and cell death. Alterations in both ROS and autophagy regulation contribute to cancer initiation and progression, and both are targets for developing therapies to induce cell death selectively in cancer cells. Many stimuli that induce ROS generation also induce autophagy, including nutrient starvation, mitochondrial toxins, hypoxia, and oxidative stress. Some of these stimuli are under clinical investigation as cancer treatments, such as 2-methoxyestrodial and arsenic trioxide. Recently, it was demonstrated that ROS can induce autophagy through several distinct mechanisms involving Atg4, catalase, and the mitochondrial electron transport chain (mETC). This leads to both cell-survival and cell-death responses and could be selective toward cancer cells. In this review, we give an overview of the roles ROS and autophagy play in cell survival and cell death, and their importance to cancer. Furthermore, we describe how autophagy is mediated by ROS and the implications of this regulation to cancer treatments.

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)0,000
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,380
Écart entre enseignants0,325 · 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

Citations762
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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