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Enregistrement W2050624477 · doi:10.1089/rej.2007.0598

The Cancer–Aging Interface and the Significance of Telomere Dynamics in Cancer Therapy

2007· review· en· W2050624477 sur OpenAlexaff
Gesche Tallen, Mohamed A. Soliman, Karl Riabowol

Notice bibliographique

RevueRejuvenation Research · 2007
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTelomeres, Telomerase, and Senescence
Établissements canadiensUniversity of CalgarySAIT Polytechnic
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTelomereCancerMalignancyCancer cellBiologyCancer researchBystander effectImmune systemCancer therapyCytotoxic T cellImmunologyBioinformaticsGeneticsDNA

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The efficacy of most cancer treatments depends markedly on the high replication rate of cancer cells, a characteristic frequently observed in neoplasms with higher grades of malignancy. Yet, the same characteristic is present in many normal regenerative tissues of the body, which makes them susceptible to the cytotoxic effects of chemotherapeutics and accounts for many of the toxic side effects of these drugs. In response to cell killing by chemotherapeutics, normal regenerative tissues replicate at a faster rate to regenerate, resulting in accelerated telomere attrition and leaving different cell populations with telomeres shorter than they would normally have in the absence of treatment. This accelerated erosion has implications regarding the recurrence of cancers at secondary sites because reduced replicative ability may compromise effective subsequent immune responses. In this review we discuss recent reports describing the effect of chemotherapeutics on telomere loss, how this may impact healthy tissues in an age-dependent manner, and describe in brief emerging cancer treatments that may avoid this telomere erosion effect.

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 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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,993
Score d'incertitude au seuil0,705

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,209
Tête enseignante GPT0,521
Écart entre enseignants0,312 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
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

Citations10
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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