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Enregistrement W2083574900 · doi:10.4236/abb.2012.326088

Implications of apoptosis in cancer immunotherapy

2012· article· en· W2083574900 sur OpenAlexafffund
Gregory Lee, Bixia Ge

Notice bibliographique

RevueAdvances in Bioscience and Biotechnology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueImmunotherapy and Immune Responses
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversity of British Columbia Hospital
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of British ColumbiaMcGill University
Mots-clésApoptosisMonoclonal antibodyCancer cellReceptorCancerCancer researchEpitopeAntibodyProgrammed cell deathBiologyCell biologySignal transductionImmunotherapyCellChemistryImmunologyBiochemistryGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Inhibitions or blockages of ligand-receptor interactions on cancer cell surfaces by exogenous competetors or antibodies often result in apoptosis or “programmed cell death.” The underlying mechanisms of action for cellular apoptosis depend greatly on the molecular nature of specific ligand-receptor interactions and the signal transduction pathways involved. Two such unrelated systems which are potentially involved in apoptosis of cancer cells are described in this review. They are, respectively, gonadotropinreleasing hormone (GnRH) receptor and cancerous immunoglobulins, or CA215, both of which are widely expressed on the surface of cancer cells from diversified tissue origins. Bindings of GnRH or its decapeptide analogs as ligands to GnRH receptor were known to induce apoptosis of several extrapituitary cell types in gonadal tissues, as well as different cancer cells. Monoclonal antibodies against the GnRH receptor of cancer cells were shown to induce apoptosis, similar to the action of GnRH analogs. In contrast, RP215 monoclonal antibody reacts specifically with the carbohydrate-associated epitope of cancerous immunoglobulins and is known to induce apoptosis of cancer cells in vitro. It also causes growth inhibition of tumor cells in nude mouse experimental models. Elucidations of the specific mechanisms of apoptosis in cancer cells of these two molecular interaction systems will not only lead to a better understanding of cancer biology but also benefit patients in cancer monitoring and therapy.

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 enseignants0,130
Score d'incertitude au seuil0,377

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,288 · 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

Citations4
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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