Survivin as a Preferential Target for Cancer Therapy
Notice bibliographique
Résumé
Cancer is typically a consequence of imbalance between cell death and proliferation in a way favorable to cell proliferation and survival. Most conventional cancer therapies are based on targeting rapidly growing cancerous cells to block growth or enhance cell death, thereby, restoring the balance between these processes. In many instances, malignancies that develop resistance to current treatment modalities, such as chemotherapy, immunotherapy, and radiotherapy often present the greatest challenge in subsequent management of the patient. Studies have shown that under normal circumstances, cells utilize different death mechanisms, such as apoptosis (programmed cell death), autophagy, mitotic catastrophe, and necrosis to maintain homeostasis and physiological integrity of the organism, but these processes often appear to be altered in cancer. Thus, in recent years developing various strategies for administration of cytotoxic chemotherapeutics in combination with apoptosis-sensitizing reagents is receiving more emphasis. Here, we review the properties of the anti-apoptotic protein, survivin, a member of the inhibitor of apoptosis protein (IAP) family and the clinical feasibility and anti-cancer potential of drugs targeting this protein. We also discuss some key points and concerns that should be taken into consideration while developing drugs that target apoptotic proteins, such as survivin.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».