Comment on Cancer Metabolism and on the Role of the Endocrine Pancreas
Notice bibliographique
Résumé
In a previous work published 4 years ago, an arrest of tumor cell proliferation was obtained with dichloroacetate, an inhibitor of pyruvate dehydrogenase kinase, aiming to dephosphorylate and activate pyruvate dehydrogenase (PDH) [1]. This observation indicates that it may be useful to act as well, on other tumor cell enzymes that change in parallel to PDH, since this leads to a “rewiring of metabolic pathways” that is specific for tumor cells. Altered signaling controls that inhibit, or activate, enzymes in tumor cells were recently reviewed [2, 3]. Schematically, in tumor cells, enzymes such as PDH and pyruvate kinase (PK) are phosphorylated and inhibited as observed for catabolism and gluconeogenesis, while other enzymes (for example, glycogen synthase) are dephosphorylated, in their anabolic configuration, associated to glycolysis. This hybrid situation rewires metabolic pathways in tumor cells and gives them a metabolic advantage, enabling them to plunder tissue reserves mobilized by catabolic hormones [4, 5]. Normally, pancreatic beta cells secrete in parallel to insulin, the transmitter GABA, which switches off neighboring alpha and delta cells releasing respectively glucagon and somatostatin. In this way, when anabolic insulin is released, catabolic glucagon is switched off by GABA [2]. A failure of this GABA mediated mechanism probably explains the hybrid catabolic/anabolic response of tumor cell; however, we also have to consider that differentiated cells in cancer, respond preferentially to catabolic hormones; this is discussed in this letter.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,016 | 0,022 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,009 |
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 ».