Selective tumor killing based on specific DNA-damage response deficiencies
Notice bibliographique
Résumé
Organisms constantly undergo various stresses within their life span, which can damage their DNA. In order to maintain genomic stability and counteract the development of unwanted genomic mutations, organisms have evolved a DNA-damage response (DDR) to protect their genome. Due to the critical roles played by DDR in genomic stability, its defects can lead to cellular transformation and potentially tumorigenesis. Consequently, this also provides the opportunity to specifically target tumor cells due to a weakened ability to tolerate genotoxic stresses. In this lies a treatment strategy in which the inhibition of remaining DDR pathways can hyper-sensitize tumors to chemotherapeutic agents while minimizing deleterious effects to healthy cells. Therefore it is important to understand the genotypic background of specific tumors to determine which DDR pathways remain and can be targeted for inhibition. Tumor therapies based on the DDR are ideal not only as a means of increasing the effectiveness of current chemotherapies but also as a means to selectively target tumor cells while leaving healthy cells unharmed. Thus, targeting DDR components as a means of increasing effectiveness and discrimination of current chemotherapeutic tumor treatments is currently the focus of many studies and clinical trials.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».