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Enregistrement W2051483559 · doi:10.1080/08977190400020229

The IGF-1 receptor and its contributions to metastatic tumor growth—novel approaches to the inhibition of IGF-1R function

2005· review· en· W2051483559 sur OpenAlexfundno aff
Corinna Bähr, Bernd Groner

Notice bibliographique

RevueGrowth Factors · 2005
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGrowth Hormone and Insulin-like Growth Factors
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesYork UniversityWilhelm Sander-Stiftung
Mots-clésContext (archaeology)Cancer researchMetastasisReceptorReversionInsulin-Like Growth Factor ReceptorGrowth factorBiologyCancer cellCell growthCancerCell biologyPhenotypeInsulin-like growth factorBiochemistryGeneGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Signals originating from the type 1 insulin-like growth factor receptor (IGF-1R) have pleiotropic effects on cell behavior. They regulate cell proliferation, survival, differentiation and transformation. IGF-1R also plays an essential role in the multistep process of cancer cell metastasis. Metastatic spread of tumor cells is the main reason for the high mortality rates associated with cancer. The development of strategies to inhibit this process promises important clinical benefits. Current attempts to block IGF-1R signaling has resulted in the reversion of the transformed phenotype, the induction of apoptosis, the sensitization to chemotherapeutic drugs and the reduction of the metastatic propensity of tumor cells. Since inhibition of IGF-1R has acceptable side effects on normal cells, the IGF-1R represents a favorable target for anticancer therapy. The well known structure and biochemical functions of the receptor suggest diverse strategies for interference. We will discuss strategies which have already been developed and suggest novel approaches based on peptide aptamers. These are peptides selected for specific binding to defined domains of the IGF-1R which offer subtle and specific possibilities to interfere with IGF-1R in the context of experimental tumor therapy.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,863
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,130
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,181 · 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.

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

Citations71
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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