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Enregistrement W2113264717 · doi:10.1093/carcin/bgq034

Secreted protein acidic and rich in cysteine-induced cellular senescence in colorectal cancers in response to irinotecan is mediated by P53

2010· article· en· W2113264717 sur OpenAlexafffund
Justin M. Chan, Shirley Ho, Isabella T. Tai

Notice bibliographique

RevueCarcinogenesis · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer Research and Treatments
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaBC Cancer Agency
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésIrinotecanSenescenceColorectal cancerCysteineCancer researchCellular senescenceInternal medicineChemistryBiologyMedicineOncologyCancerBiochemistryEnzymePhenotypeGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cellular senescence is another mechanism that can be exploited to achieve better chemosensitivity and greater tumor regression. Unlike apoptosis, cellular senescence can be induced at much lower concentrations of chemotherapy that are better tolerated by patients. We previously revealed that secreted protein acidic and rich in cysteine (SPARC), a matricellular protein, may function as a modulator of chemotherapy sensitivity by enhancing apoptosis. Here, we examine the effects of SPARC on cellular senescence in the presence of chemotherapy. Cellular senescence is induced only in sensitive colorectal cancer (CRC) cells with low concentrations of irinotecan (CPT-11). However, CPT-11-resistant cells exposed to endogenous or exogenous SPARC can also be triggered into cellular senescence. This induction is associated with higher levels of p16(INK4A) and phosphorylated p53. Knock down of p16(INK4A) reduces drug-induced senescence in all cells, but knock down and overexpression of p53 modulates senescence only in cells exposed to SPARC. Furthermore, treatment of mice with SPARC and CPT-11 leads to significantly increased cellular senescence and tumor regression. The chemosensitizing effects of SPARC in CRCs are, therefore, probably mediated in part by activating cellular senescence.

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 enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,995

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 technologies0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,245 · 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

Citations21
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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