MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2072182899 · doi:10.1155/2012/872091

Implications of Therapy-Induced Selective Autophagy on Tumor Metabolism and Survival

2012· article· en· W2072182899 sur OpenAlexafffund
Luke R. K. Hughson, Vincent Poon, Jaeline E. Spowart, Julian J. Lum

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Cell Biology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAutophagy in Disease and Therapy
Établissements canadiensUniversity of VictoriaBC Cancer Agency
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchOvarian Cancer Canada
Mots-clésAutophagyMitophagyReprogrammingCell biologyCancer researchMitochondrionCancerCancer cellProgrammed cell deathBiologyMedicineApoptosisBioinformaticsCellBiochemistryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Accumulating evidence indicates that therapies designed to trigger apoptosis in tumor cells cause mitochondrial depolarization, nuclear damage, and the accumulation of misfolded protein aggregates, resulting in the activation of selective forms of autophagy. These selective forms of autophagy, including mitophagy, nucleophagy, and ubiquitin-mediated autophagy, counteract apoptotic signals by removing damaged cellular structures and by reprogramming cellular energy metabolism to cope with therapeutic stress. As a result, the efficacies of numerous current cancer therapies may be improved by combining them with adjuvant treatments that exploit or disrupt key metabolic processes induced by selective forms of autophagy. Targeting these metabolic irregularities represents a promising approach to improve clinical responsiveness to cancer treatments given the inherently elevated metabolic demands of many tumor types. To what extent anticancer treatments promote selective forms of autophagy and the degree to which they influence metabolism are currently under intense scrutiny. Understanding how the activation of selective forms of autophagy influences cellular metabolism and survival provides an opportunity to target metabolic irregularities induced by these pathways as a means of augmenting current approaches for treating cancer.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,430
Score d'incertitude au seuil0,242

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,310 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Cell BiologyMême sujetAutophagy in Disease and TherapyTravaux en français237 207