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Enregistrement W2731353557 · doi:10.1155/2017/3749157

Lysosomes as Oxidative Targets for Cancer Therapy

2017· review· en· W2731353557 sur OpenAlexaff
Rebecca Dielschneider, Elizabeth S. Henson, Spencer B. Gibson

Notice bibliographique

RevueOxidative Medicine and Cellular Longevity · 2017
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAutophagy in Disease and Therapy
Établissements canadiensCancerCare ManitobaUniversity of ManitobaResearch Institute in Oncology and HematologyProvidence University College and Theological Seminary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAutophagyCancer cellCell biologyReactive oxygen speciesProgrammed cell deathOxidative stressLysosomeMitochondrionApoptosisBiologyCancerChemistryBiochemistryEnzyme

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lysosomes are membrane-bound vesicles that contain hydrolases for the degradation and recycling of essential nutrients to maintain homeostasis within cells. Cancer cells have increased lysosomal function to proliferate, metabolize, and adapt to stressful environments. This has made cancer cells susceptible to lysosomal membrane permeabilization (LMP). There are many factors that mediate LMP such as Bcl-2 family member, p53; sphingosine; and oxidative stress which are often altered in cancer. Upon lysosomal disruption, reactive oxygen species (ROS) levels increase leading to lipid peroxidation, mitochondrial dysfunction, autophagy, and reactive iron. Cathepsins are also released causing degradation of macromolecules and cellular structures. This ultimately kills the cancer cell through different types of cell death (apoptosis, autosis, or ferroptosis). In this review, we will explore the contributions lysosomes play in inducing cell death, how this is regulated by ROS in cancer, and how lysosomotropic agents might be utilized to treat cancers.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,003

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 Opus0,160
Tête enseignante GPT0,436
Écart entre enseignants0,276 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations120
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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