Tumour suppressor genes in chemotherapeutic drug response
Notice bibliographique
Résumé
Since cancer is one of the leading causes of death worldwide, there is an urgent need to find better treatments. Currently, the use of chemotherapeutics remains the predominant option for cancer therapy. However, one of the major obstacles for successful cancer therapy using these chemotherapeutics is that patients often do not respond or eventually develop resistance after initial treatment. Therefore identification of genes involved in chemotherapeutic response is critical for predicting tumour response and treating drug-resistant cancer patients. A group of genes commonly lost or inactivated are tumour suppressor genes, which can promote the initiation and progression of cancer through regulation of various biological processes such as cell proliferation, cell death and cell migration/invasion. Recently, mounting evidence suggests that these tumour suppressor genes also play a very important role in the response of cancers to a variety of chemotherapeutic drugs. In the present review, we will provide a comprehensive overview on how major tumour suppressor genes [Rb (retinoblastoma), p53 family, cyclin-dependent kinase inhibitors, BRCA1 (breast-cancer susceptibility gene 1), PTEN (phosphatase and tensin homologue deleted on chromosome 10), Hippo pathway, etc.] are involved in chemotherapeutic drug response and discuss their applications in predicting the clinical outcome of chemotherapy for cancer patients. We also propose that tumour suppressor genes are critical chemotherapeutic targets for the successful treatment of drug-resistant cancer patients in future applications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».