Implications of Therapy-Induced Selective Autophagy on Tumor Metabolism and Survival
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».