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Enregistrement W2096543460 · doi:10.1186/1475-2867-6-25

Stem cells, senescence, neosis and self-renewal in cancer.

2006· article· en· W2096543460 sur OpenAlexaff
Rengaswami Rajaraman, Duane L. Guernsey, Murali Rajaraman, Selva R Rajaraman

Notice bibliographique

RevueCancer Cell International · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTelomeres, Telomerase, and Senescence
Établissements canadiensNova Scotia Cancer CentreWindsor Clinical ResearchDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSenescenceBiologyCytokinesisGenome instabilityCell biologyTelomereMitosisMitotic catastropheChromosome instabilityStem cellCell divisionCancer cellGeneticsDNA damageCancerCancer researchCellGeneChromosomeDNA

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We describe the basic tenets of the current concepts of cancer biology, and review the recent advances on the suppressor role of senescence in tumor growth and the breakdown of this barrier during the origin of tumor growth. Senescence phenotype can be induced by (1) telomere attrition-induced senescence at the end of the cellular mitotic life span (MLS*) and (2) also by replication history-independent, accelerated senescence due to inadvertent activation of oncogenes or by exposure of cells to genotoxins. Tumor suppressor genes p53/pRB/p16INK4A and related senescence checkpoints are involved in effecting the onset of senescence. However, senescence as a tumor suppressor mechanism is a leaky process and senescent cells with mutations or epimutations in these genes escape mitotic catastrophe-induced cell death by becoming polyploid cells. These polyploid giant cells, before they die, give rise to several cells with viable genomes via nuclear budding and asymmetric cytokinesis. This mode of cell division has been termed neosis and the immediate neotic offspring the Raju cells. The latter inherit genomic instability and transiently display stem cell properties in that they differentiate into tumor cells and display extended, but, limited MLS, at the end of which they enter senescent phase and can undergo secondary/tertiary neosis to produce the next generation of Raju cells. Neosis is repeated several times during tumor growth in a non-synchronized fashion, is the mode of origin of resistant tumor growth and contributes to tumor cell heterogeneity and continuity. The main event during neosis appears to be the production of mitotically viable daughter genome after epigenetic modulation from the non-viable polyploid genome of neosis mother cell (NMC). This leads to the growth of resistant tumor cells. Since during neosis, spindle checkpoint is not activated, this may give rise to aneuploidy. Thus, tumor cells also are destined to die due to senescence, but may escape senescence due to mutations or epimutations in the senescent checkpoint pathway. A historical review of neosis-like events is presented and implications of neosis in relation to the current dogmas of cancer biology are discussed. Genesis and repetitive re-genesis of Raju cells with transient "stemness" via neosis are of vital importance to the origin and continuous growth of tumors, a process that appears to be common to all types of tumors. We suggest that unlike current anti-mitotic therapy of cancers, anti-neotic therapy would not cause undesirable side effects. We propose a rational hypothesis for the origin and progression of tumors in which neosis plays a major role in the multistep carcinogenesis in different types of cancers. We define cancers as a single disease of uncontrolled neosis due to failure of senescent checkpoint controls.

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)0,000
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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 GPT0,262
Écart entre enseignants0,250 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations147
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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