Updates on the hepatocyte growth factor/c-Met axis in hepatocellular carcinoma and its therapeutic implications
Notice bibliographique
Résumé
Hepatocellular carcinoma (HCC) is the fifth most common cancer and is the second leading cause of cancer death. Since the diagnosis of HCC is difficult, in many cases patients with HCC are diagnosed advanced stage of development. Hepatocyte growth factor (HGF)/c-mesenchymal-epithelial transition receptor (c-Met) axis is a key signaling pathway in HCC, either via canonical or non-canonical pathways. Available treatments against HCC based upon HGF/c-Met inhibition can increase patient lifespan, but do not reach the expected therapeutic benefits. In HCC, c-Met monomers can bind other receptor monomers, activating several noncanonical signaling pathways, leading to increased cell proliferation, invasion, motility, and drug resistance. All of these processes are enhanced by the tumor microenvironment, with stromal cells contributing to boost tumor progression through oxidative stress, angiogenesis, lymphangiogenesis, inflammation, and fibrosis. Novel treatments against HCC are being explored to modulate other targets such as microRNAs, methyltransferases, and acetyltransferases, which are all involved in the regulation of gene expression in cancer. This review compiles basic knowledge regarding signaling pathways in HCC, and compounds already used or showing potential to be used in clinical trials.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».