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Enregistrement W2397803156 · doi:10.7555/jbr.30.20150058

Recent advances in targeting the autotaxin-lysophosphatidate-lipid phosphate phosphatase axis in vivo

2016· review· en· W2397803156 sur OpenAlexafffund
G.K. Matthew, Ganesh Venkatraman, T. Raie, N David

Notice bibliographique

RevueJournal of Biomedical Research · 2016
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueSphingolipid Metabolism and Signaling
Établissements canadiensHeritage Medical Research ClinicUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchCure Brain Cancer FoundationUniversity of AlbertaAlberta InnovatesKillam TrustsChildren's Health Research InstituteWomen and Children's Health Research InstituteGovernment of Canada
Mots-clésAutotaxinLysophosphatidylcholineLysophosphatidic acidCancer researchIn vivoAngiogenesisSignal transductionReceptorBiologyCell biologyChemistryBiochemistryPhospholipid

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Extracellular lysophosphatidate (LPA) is a potent bioactive lipid that signals through six G-protein-coupled receptors. This signaling is required for embryogenesis, tissue repair and remodeling processes. LPA is produced from circulating lysophosphatidylcholine by autotaxin (ATX), and is degraded outside cells by a family of three enzymes called the lipid phosphate phosphatases (LPPs). In many pathological conditions, particularly in cancers, LPA concentrations are increased due to high ATX expression and low LPP activity. In cancers, LPA signaling drives tumor growth, angiogenesis, metastasis, resistance to chemotherapy and decreased efficacy of radiotherapy. Hence, targeting the ATX-LPA-LPP axis is an attractive strategy for introducing novel adjuvant therapeutic options. In this review, we will summarize current progress in targeting the ATX-LPA-LPP axis with inhibitors of autotaxin activity, LPA receptor antagonists, LPA monoclonal antibodies, and increasing low LPP expression. Some of these agents are already in clinical trials and have applications beyond cancer, including chronic inflammatory diseases.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,989
Score d'incertitude au seuil0,877

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,045
Tête enseignante GPT0,398
Écart entre enseignants0,353 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations66
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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