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Enregistrement W2046937465 · doi:10.14740/wjon868w

Metformin and Cancer Treatment

2015· article· en· W2046937465 sur OpenAlexvenueno aff
Annamaria Di Mari, Sebastiano Bordonaro, Sebastiano Rametta Giuliano, Fabrizio Romano, Eleonora Lanteri, Paolo Tralongo

Notice bibliographique

RevueWorld Journal of Oncology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMetabolism, Diabetes, and Cancer
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMetforminMedicinePI3K/AKT/mTOR pathwayCancerBreast cancerCancer researchContext (archaeology)Cancer cellHyperinsulinemiaPharmacologyInternal medicineEndocrinologyBioinformaticsInsulinSignal transductionBiologyInsulin resistanceCell biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Metformin is increasingly used in the field of support therapy in cancer patients with also an impact on the natural history of cancer disease [1]. The analysis of those results offers the opportunity to bring out some considerations regarding the management of patients receiving drug combinations which include molecular targeted agents. In the past two decades, there has been an acceleration in bringing new targeted anticancer drugs to the clinic. Most of these molecules act on those proteins that are involved in cell signaling pathways, structuring a bond that determines not only the conditioning of cell replication and apoptosis but also the functional cellular activity. In this context, it is possible to observe, in the clinical setting, a more frequent interference between biological agents and those used for the treatment of comorbidity, compared to traditional anticancer chemotherapy. Based on cost considerations, metformin is the first drug of choice in the management of hyperglycemia in type 2 diabetes. Metformin inhibits transcription of key gluconeogenesis genes in the liver, increases glucose uptake in skeletal muscle, and decreases circulating insulin levels [2]. In cancer cells, metformin stimulates AMPK, with the inhibition of the mammalian target of rapamycin (mTOR)/ ribosomal S6 kinase pathway and inhibition of pathological cell cycle progression, cell growth and angiogenesis [3, 4]. In human breast cancer cell lines, the presence of metformin determines repression of cell proliferation in both negative and positive estrogen receptor [5]. In vitro studies of breast cancer cell lines have demonstrated that metformin sensitizes breast cancer cells to the cytotoxic effect of chemotherapeutic drugs [6]. Diabetic patients with breast cancer receiving metformin concomitant with neoadjuvant chemotherapy have a higher pCR rate than those non-receiving metformin [7]. It has been reported that everolimus could further intensify the treatment effect [6]. Everolimus is a rapamycin analog that binds the cyclophilin FKBP-12, and this complex binds the serine-threonine kinase mTOR when it is associated with raptor and mLST8 to form a complex (mTORC1), and inhibits downstream signaling. mTORC1 lies downstream of phosphatidylinositol 3 kinase (PI3K), in a pathway that is very frequently activated in human cancers [6, 8]. Although rapamycin (with its analogues) and metformin inhibit mTOR (the former directly and the latter through AMPK signaling), there are, maybe, unrecognized differences: for example, metformin, but not rapamycin, increased exposure leading to phosphorylation of IRS-1 at Ser (789), a site previously reported to inhibit downstream signaling and to be an AMPK phosphorylated substrate under conditions of cellular energy depletion [9]. These data argue for the possibility of metformin and rapamycin analog biomolecular cross-linking whose clinical consequences are not yet fully understood. Hence, considering the relevant therapeutic value of the everolimus alone or in combination with examestane or other agents in advanced breast cancer and in a wide spectrum of tumors, we believe that the possible metformin-everolimus impact on efficacy in diabetic cancer patients should be studied in more depth.

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)0,003
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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,052

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,003

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,301 · 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

Citations2
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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