Targeting cancer stem‐like cells in glioblastoma and colorectal cancer through metabolic pathways
Notice bibliographique
Résumé
Cancer stem-like cells (CSCs) are thought to be the main cause of tumor occurrence, progression and therapeutic resistance. Strong research efforts in the last decade have led to the development of several tailored approaches to target CSCs with some very promising clinical trials underway; however, until now no anti-CSC therapy has been approved for clinical use. Given the recent improvement in our understanding of how onco-proteins can manipulate cellular metabolic networks to promote tumorigenesis, cancer metabolism research may well lead to innovative strategies to identify novel regulators and downstream mediators of CSC maintenance. Interfering with distinct stages of CSC-associated metabolics may elucidate novel, more efficient strategies to target this highly malignant cell population. Here recent discoveries regarding the metabolic properties attributed to CSCs in glioblastoma (GBM) and malignant colorectal cancer (CRC) were summarized. The association between stem cell markers, the response to hypoxia and other environmental stresses including therapeutic insults as well as developmentally conserved signaling pathways with alterations in cellular bioenergetic networks were also discussed. The recent developments in metabolic imaging to identify CSCs were also summarized. This summary should comprehensively update basic and clinical scientists on the metabolic traits of CSCs in GBM and malignant CRC.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».