Insulin resistance and cancer: the role of insulin and IGFs
Notice bibliographique
Résumé
Insulin, IGF1, and IGF2 are the most studied insulin-like peptides (ILPs). These are evolutionary conserved factors well known as key regulators of energy metabolism and growth, with crucial roles in insulin resistance-related metabolic disorders such as obesity, diseases like type 2 diabetes mellitus, as well as associated immune deregulations. A growing body of evidence suggests that insulin and IGF1 receptors mediate their effects on regulating cell proliferation, differentiation, apoptosis, glucose transport, and energy metabolism by signaling downstream through insulin receptor substrate molecules and thus play a pivotal role in cell fate determination. Despite the emerging evidence from epidemiological studies on the possible relationship between insulin resistance and cancer, our understanding on the cellular and molecular mechanisms that might account for this relationship remains incompletely understood. The involvement of IGFs in carcinogenesis is attributed to their role in linking high energy intake, increased cell proliferation, and suppression of apoptosis to cancer risks, which has been proposed as the key mechanism bridging insulin resistance and cancer. The present review summarizes and discusses evidence highlighting recent advances in our understanding on the role of ILPs as the link between insulin resistance and cancer and between immune deregulation and cancer in obesity, as well as those areas where there remains a paucity of data. It is anticipated that issues discussed in this paper will also recover new therapeutic targets that can assist in diagnostic screening and novel approaches to controlling tumor development.
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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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».