Targeting the p53-Family in Cancer and Chemosensitivity: Triple Threat
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The p53-family of transcription factors consists of three genes - p53, p63, and p73 - that share significant structural and functional similarities. Although these genes encode multiple variants that have opposing functions in cancer biology, the full-length, transactivating (TA) p53-family members are potent inducers of apoptosis and tumor suppression. Many anti-cancer agents, from traditional chemo- and radiation therapies to more recently developed small molecules, exert their effects by enhancing the anti-proliferative effects of p53 and TAp63/p73. In this review, we provide an overview of the regulatory pathways controlling the p53-family proteins as a framework for understanding p53-family targeted drug mechanisms. We will also summarize recent work on promising attempts to re-activate p53 in tumors. In addition, we will discuss how p63 and p73 - the two more recently discovered p53-family members - have affected drug discovery and how these two genes may also hold promise as drug targets for recent and future novel therapies. This review will emphasize how targeting multiple members of the family of p53 proteins is likely to provide an increased threat to the growth of cancer cells.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,003 |
| 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 découle