Hepatocellular carcinoma repression by TNFα‐mediated synergistic lethal effect of mitosis defect‐induced senescence and cell death sensitization
Notice bibliographique
Résumé
UNLABELLED: Hepatocellular carcinoma (HCC) is a cancer lacking effective therapies. Several measures have been proposed to treat HCCs, such as senescence induction, mitotic inhibition, and cell death promotion. However, data from other cancers suggest that single use of these approaches may not be effective. Here, by genetic targeting of Survivin, an inhibitor of apoptosis protein (IAP) that plays dual roles in mitosis and cell survival, we identified a tumor necrosis factor alpha (TNFα)-mediated synergistic lethal effect between senescence and apoptosis sensitization in malignant HCCs. Survivin deficiency results in mitosis defect-associated senescence in HCC cells, which triggers local inflammation and increased TNFα. Survivin inactivation also sensitizes HCC cells to TNFα-triggered cell death, which leads to marked HCC regression. Based on these findings, we designed a combination treatment using mitosis inhibitor and proapoptosis compounds. This treatment recapitulates the therapeutic effect of Survivin deletion and effectively eliminates HCCs, thus representing a potential strategy for HCC therapy. CONCLUSION: Survivin ablation dramatically suppresses human and mouse HCCs by triggering senescence-associated TNFα and sensitizing HCC cells to TNFα-induced cell death. Combined use of mitotic inhibitor and second mitochondrial-derived activator of caspases mimetic can induce senescence-associated TNFα and enhance TNFα-induced cell death and synergistically eliminate HCC. (Hepatology 2016;64:1105-1120).
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».