Metabolic targeting of hypoxia and HIF1 in solid tumors can enhance cytotoxic chemotherapy
Notice bibliographique
Résumé
Solid tumors frequently contain large regions with low oxygen concentrations (hypoxia). The hypoxic microenvironment induces adaptive changes to tumor cell metabolism, and this alteration can further distort the local microenvironment. The net result of these tumor-specific changes is a microenvironment that inhibits many standard cytotoxic anticancer therapies and predicts for a poor clinical outcome. Pharmacologic targeting of the unique metabolism of solid tumors could alter the tumor microenvironment to provide more favorable conditions for anti-tumor therapy. Here, we describe a strategy in which the mitochondrial metabolism of tumor cells is increased by pharmacologic inhibition of hypoxia-inducible factor 1 (HIF1) or its target gene pyruvate dehydrogenase kinase 1 (PDK1). This acute increase in oxygen consumption leads to a corresponding decrease in tumor oxygenation. Whereas decreased oxygenation could reduce the effectiveness of some traditional therapies, we show that it dramatically increases the effectiveness of a hypoxia-specific cytotoxin. This treatment strategy should provide a high degree of tumor specificity for increasing the effectiveness of hypoxic cytotoxins, as it depends on the activation of HIF1 and the presence of hypoxia, conditions that are present only in the tumor, and not the normal tissue.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».