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Enregistrement W2885385393 · doi:10.3389/fendo.2018.00437

KISS1/KISS1R in Cancer: Friend or Foe?

2018· review· en· W2885385393 sur OpenAlexafffund
Stephania Guzman, Muriel Brackstone, Sally Radovick, Andy V. Babwah, Moshmi Bhattacharya

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Endocrinology · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHypothalamic control of reproductive hormones
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesNational Institute of General Medical SciencesCanadian Institutes of Health ResearchNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesRobert Wood Johnson Foundation
Mots-clésMetastasisCancerContext (archaeology)Cancer researchMetastasis suppressorBreast cancerCarcinogenesisMetastasis Suppressor GenePancreatic cancerKisspeptinBiologyProstate cancerMedicineBioinformaticsReceptorInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

gene encodes KISS1, a protein that is rapidly processed in serum into smaller but biologically active peptides called kisspeptins (KPs). KISS1 and the KPs signal via the G-protein coupled receptor KISS1R. While KISS1 and KPs are recognized as potent positive regulators of the reproductive neuroendocrine axis in mammals, the first reported role for KISS1 was that of metastasis suppression in melanoma. Since then, it has become apparent that KISS1, KPs, and KISS1R regulate the development and progression of several cancers but interestingly, while these molecules act as suppressors of tumorigenesis and metastasis in many cancers, in breast and liver cancer they function as promoters. Thus, they join a small but growing number of molecules that exhibit dual roles in cancer highlighting the importance of studying cancer in context. Given their roles, KISS1, KPs and KISS1R represent important molecules in the development of novel therapies and/or as prognostic markers in treating cancer. However, getting to that point requires a detailed understanding of the relationship between these molecules and different cancers. The purpose of this review is therefore to highlight and discuss the clinical studies that have begun describing this relationship in varying cancer types including breast, liver, pancreatic, colorectal, bladder, and ovarian. An emerging theme from the reviewed studies is that the relationship between these molecules and a given cancer is complex and affected by many factors such as the micro-environment and steroid receptor status of the cancer cell. Our review and discussion of these important clinical studies should serve as a valuable resource in the successful development of future clinical studies.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,004
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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.

Tête enseignante Opus0,071
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,314 · 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

Citations52
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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