The Role of the IGF System in Cancer Growth and Metastasis: Overview and Recent Insights
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
IGF-I receptor (IGF-IR) signaling and functions are mediated through the activities of a complex molecular network of positive (e.g., type I IGF) and negative (e.g., the type II IGF receptor, IGF-IIR) effectors. Under normal physiological conditions, the balance between the expression and activities of these molecules is tightly controlled. Changes in this delicate balance (e.g., overexpression of one effector) may trigger a cascade of molecular events that can ultimately lead to malignancy. In recent years, evidence has been mounting that the IGF axis may be involved in human cancer progression and can be targeted for therapeutic intervention. Here we review old and more recent evidence on the role the IGF system in malignancy and highlight experimental and clinical studies that provide novel insights into the complex mechanisms that contribute to its oncogenic potential. Controversies arising from conflicting evidence on the relevance of IGF-IR and its ligands to human cancer are discussed. Our review highlights the importance of viewing the IGF axis as a complex multifactorial system and shows that changes in the expression levels of any one component of the axis, in a given malignancy, should be interpreted with caution and viewed in a wider context that takes into account the expression levels, state of activation, accessibility, and functionality of other interacting components. Because IGF targeting for anticancer therapy is rapidly becoming a clinical reality, an understanding of this complexity is timely because it is likely to have an impact on the design, mode of action, and clinical outcomes of newly developed drugs.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle