Peroxisome proliferator-activated receptor γ in bladder cancer: A promising therapeutic target
Notice bibliographique
Résumé
Peroxisome Proliferator-Activated Receptors (PPARs) are ligand-activated intracellular transcription factors, members of the nuclear hormone receptor superfamily. The PPAR subfamily consist of three subtypes encoded by distinct genes denoted PPARalpha, PPARbeta/delta, and PPARgamma. The peroxisome proliferator-activated receptor gamma (PPARgamma) is the most extensively studied subtype of the PPARs. Over the last decade, research on PPARgamma unveiled its role in important biological processes, including lipid biosynthesis, glucose metabolism, anti-inflammatory response, and atherosclerosis. Recently, PPARgamma has been shown to be expressed in many cancers including, lung, prostate, bladder, colon, breast, duodenal, thyroid, and has been demonstrated to potentially play an important role in carcinogenesis. In bladder cancer, PPARgamma ligands such as troglitazone and 15d-PGJ2 have shown to inhibit tumor growth. We have recently published the first report to show that a new class of PPARgamma agonists, PPARgamma-active C-DIMs, which are more potent than the previous generation of drugs, exhibit anti-tumorigenic activity against bladder cancer cells in vitro and bladder tumors in vivo. The following review will discuss the molecular structure of PPARgamma, its function and its role in cancer biology and how it is emerging as a promising therapeutic target in bladder cancer.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,003 |
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.
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 ».