The Role of Erythropoietin and Erythropoiesis-Stimulating Agents in Tumor Progression
Notice bibliographique
Résumé
Over the past few decades, understanding of the physiologic function of erythropoietin (EPO) has evolved significantly. EPO binds to erythropoietin receptors (EPOR), initiating signaling that stimulates growth, inhibits apoptosis, and induces the differentiation of erythroid progenitors to increase red blood cell mass. EPO has additionally been shown to exert tissue-protective effects on multiple tissues, suggesting a pleiotropic mechanism of action. Erythropoiesis-stimulating agents (ESA) are used clinically for treating cancer-related anemia [chemotherapy-induced anemia (CIA)]. Recent clinical trials have reported increased adverse events and/or reduced survival in ESA-treated cancer patients receiving chemotherapy, potentially related to EPO-induced cancer progression. Signaling pathways downstream of EPO/EPOR have been shown to influence numerous cellular functions in both normal and tumor cells, including proliferation, apoptosis, and drug resistance. Some studies have reported effects on proliferation, reduced chemotherapy efficacy, reduction of apoptosis, and resistance to selective therapies on cancer cell lines, whereas others have shown null effects. In addition, newer targeted cancer therapies that are directed toward specific signaling pathways may be antagonized by ESAs. This molecular interplay between anticancer agents and potential survival signals triggered by ESAs may have been underestimated and may contribute toward decreased survival seen in certain trials. As more targeted anticancer therapies become available, these types of interactions may mitigate therapeutic efficacy by allowing tumor cells to acquire drug resistance. Therefore, a more complete understanding of the complex pathways involved will allow for the rational use of ESAs for the safe treatment of CIA in oncology patients.
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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 | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».