Cellular mechanisms promoting cachexia and how they are opposed by sirtuins
Notice bibliographique
Résumé
Many chronic diseases are associated with unintentional loss of body weight, which is termed “cachexia”. Cachexia is a complex multifactorial syndrome associated with the underlying primary disease, and characterized by loss of skeletal muscle with or without loss of fat tissue. Patients with cachexia face dire symptoms like dyspnea, fatigue, edema, exercise intolerance, and low responsiveness to medical therapy, which worsen quality of life. Because cachexia is not a stand-alone disorder, treating primary disease — such as cancer — takes precedence for the physician, and it remains mostly a neglected illness. Existing clinical trials have demonstrated limited success mostly because of their monotherapeutic approach and late detection of the syndrome. To conquer cachexia, it is essential to identify as many molecular targets as possible using the latest technologies we have at our disposal. In this review, we have discussed different aspects of cachexia, which include various disease settings, active molecular pathways, and recent novel advances made in this field to understand consequences of this illness. We also discuss roles of the sirtuins, the NAD+-dependent lysine deacetylases, microRNAs, certain dietary options, and epigenetic drugs as potential approaches, which can be used to tackle cachexia as early as possible in its course.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».