Vascular Endothelial Growth Factor—A Positive and Negative Regulator of Tumor Growth
Notice bibliographique
Résumé
Over the past decade, the well-documented role of vascular endothelial growth factor (VEGF) in tumor angiogenesis has led it to become one of the leading therapeutic targets for the treatment of cancer. Emerging evidence from genetically modified animal models, however, suggests that elevated levels of VEGF, or a proangiogenic phenotype, may impede, rather than promote, early tumor development and progression. For example, hypermorph VEGF transgenic mice display delayed progression of a retroviral-induced murine leukemia, and knockdown of VEGF expression within the myeloid compartment accelerates tumor progression. Several mechanisms have been proposed to explain this paradox, whereby VEGF induces changes within the hematopoietic compartment and tumor microenvironment through recruitment of tumor inhibitory monocytic cells and the negative regulation of tumor angiogenesis. Thus, it is apparent that the levels of VEGF expression in both tumor and nontumor tissues, as well as the context and timing of its modulation relative to cancer induction, play an important role in determining the effects of VEGF expression on tumorigenicity. In light of these recent findings, the various mechanisms underlying the negative role of VEGF during early tumor development, progression, and metastasis will be discussed.
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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 ».