Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Tissue factor is increasingly viewed as an integral part of the vicious circle that links the vascular system with cancer progression at multiple systemic, cellular and molecular levels. RECENT FINDINGS: The emerging tenet in this area is that oncogenic events/pathways driving the malignant process also stimulate the expression of tissue factor by cancer cells and promote the release of tissue factor-containing microvesicles into the circulation. The combined effects of these changes likely contribute to cancer coagulopathy, cessation of tumour dormancy, aggressive growth, angiogenesis and metastasis, notably through a combination of procoagulant and signalling effects set in motion by tissue factor. As certain tumour-associated host cell types (inflammatory cells, endothelium) may also express tissue factor their contribution is plausible, though poorly understood. Interestingly, tissue factor could be 'shared' between various subsets of cancer and host cells due to intercellular transfer of tissue factor-containing microvesicles. It has recently been proposed that tissue factor may influence the interactions between tumour initiating (stem) cells and their growth or prometastatic niches. SUMMARY: Whereas targeting tissue factor in cancer is appealing, the prospects in this regard will depend on the identification of disease specific indications, active agents and their safe regimens.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».