Erythropoietin Biology in Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Erythropoietin (Epo) has long been known to be the principal hematopoietic growth factor that regulates cellular proliferation and differentiation along the erythroid lineage. Recent studies have shown that Epo is a pleiotropic cytokine that is proangiogenic and exerts broad tissue-protective effects in diverse nonhematopoietic organs. Recombinant Epo (rEpo) has been widely used in the clinic to prevent or treat malignancy-associated anemia. A series of clinical trials have documented the efficacy of rEpo in reducing RBC transfusion requirements and improving quality of life in cancer patients, and a recent meta-analysis suggested a positive effect on survival. However, two randomized trials reported negative outcomes with rEpo, as patients in the rEpo arm fared worse than their placebo-treated counterparts with respect to progression-free survival. The expression of Epo receptor (EpoR) in cancer cells has raised the possibility that exogenous rEpo may exert direct effects on tumor cells associated with the potential for stimulation of proliferation, inhibition of apoptosis, or modulation of sensitivity to chemoradiation therapy. The presence of an autocrine-paracrine Epo-EpoR system in tumors and potential effects of Epo on tumor microenvironment and angiogenesis are consistent with a complex biology for Epo-EpoR signaling in cancer that requires further research. This review describes Epo and EpoR biology, focusing on the pleiotropic effects of Epo on nonhematopoietic tissues as well as the expression and function of EpoR in cancer cells.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».