The Growing Complexity of Cancer Cell Response to DNA-Damaging Agents: Caspase 3 Mediates Cell Death or Survival?
Notice bibliographique
Résumé
It is widely stated that wild-type p53 either mediates the activation of cell cycle checkpoints to facilitate DNA repair and promote cell survival, or orchestrates apoptotic cell death following exposure to cancer therapeutic agents. This reigning paradigm has been challenged by numerous discoveries with different human cell types, including solid tumor-derived cell lines. Thus, activation of the p53 signaling pathway by ionizing radiation and other DNA-damaging agents hinders apoptosis and triggers growth arrest (e.g., through premature senescence) in some genetic backgrounds; such growth arrested cells remain viable, secrete growth-promoting factors, and give rise to progeny with stem cell-like properties. In addition, caspase 3, which is best known for its role in the execution phase of apoptosis, has been recently reported to facilitate (rather than suppress) DNA damage-induced genomic instability and carcinogenesis. This observation is consistent with an earlier report demonstrating that caspase 3 mediates secretion of the pro-survival factor prostaglandin E₂, which in turn promotes enrichment of tumor repopulating cells. In this article, we review these and related discoveries and point out novel cancer therapeutic strategies. One of our objectives is to demonstrate the growing complexity of the DNA damage response beyond the conventional "repair and survive, or die" hypothesis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».