MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2094912923 · doi:10.2174/156652408783769580

Unique Biology of Mcl-1: Therapeutic Opportunities in Cancer

2008· review· en· W2094912923 sur OpenAlexafffund
Gordon C. Shore, Matthew R. Warr

Notice bibliographique

RevueCurrent Molecular Medicine · 2008
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCell death mechanisms and regulation
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteTerry Fox Foundation
Mots-clésCancerBiologyComputational biologyCancer researchGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Accumulating evidence suggests that Mcl-1 plays a critical pro-survival role in the development and maintenance of both normal and malignant tissues. Regulation of Mcl-1 expression occurs at multiple levels, allowing for either the rapid induction or elimination of the protein in response to different cellular events. This suggests that Mcl-1 can play an early role in response to signals directing either cell survival or cell death. Deregulation of pathways regulating Mcl-1 that result in its over-expression likely contribute to a cell's inability to properly respond to death signals possibly leading to cell immortalization and tumorigenic conversion. Correspondingly, Mcl-1 has been shown to be up-regulated in numerous hematological and solid tumor malignancies. Moreover, this up-regulation appears to be a factor in the resistance of some cancer types to conventional cancer therapies. Mechanisms that abrogate the pro-survival function of Mcl-1 either by diminishing its levels or inactivating its functional BH3 groove have shown promise for the combinational treatment with existing cancer therapies and as single agents in certain malignancies. Here we review the various pathways that regulate Mcl-1 expression and describe agents that are currently under development to modulate Mcl-1 activity for therapeutic benefit in oncology.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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 Opus0,138
Tête enseignante GPT0,404
Écart entre enseignants0,265 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations188
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCurrent Molecular MedicineMême sujetCell death mechanisms and regulationTravaux en français237 207