Notice bibliographique
Résumé
Cancer cells rapidly evolve a multitude of defense mechanisms to evade the effects of the oncologist's drug arsenal. Unfortunately, clinical strategies to overcome these lag far behind. This mismatch likely underlies our inability to implement new durable treatment strategies. Here, a new form of multidrug resistance, inducible drug glucuronidation, is discussed. This form was discovered while developing means to target a specific oncogene, the eukaryotic translation initiation factor 4E (eIF4E), with its inhibitor ribavirin. In two clinical studies, ribavirin treatment led to substantial clinical responses, but all responding patients eventually relapsed. In most cases, this was due to the overexpression of the sonic hedgehog transcription factor Gli1, which elevated the UDP glucuronsyltransferase UGT1A enzymes. UGT1As add glucuronic acid to many drugs. Indeed, these cells are resistant to not only ribavirin, but also Ara-C, and likely other drugs. Inhibition of Gli1 reduced UGT1As, eliminated drug glucuronides, and renewed sensitivity to ribavirin and Ara-C. These studies highlight that cancer cells and their resistant counterparts metabolize drugs differently from each other as well as from normal cells. Likely, these inducible modifications go beyond glucuronidation. Understanding the extent of inducible drug modifications and the pathways that drive expression of the corresponding enzymatic machinery will better position us to finally make resistance futile.
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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 | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».