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Enregistrement W2906196013 · doi:10.1016/j.celrep.2018.12.017

A Transient Pseudosenescent Secretome Promotes Tumor Growth after Antiangiogenic Therapy Withdrawal

2018· article· en· W2906196013 sur OpenAlexaff
Michalis Mastri, Amanda Tracz, Christina R. Lee, Melissa Dolan, Kristopher Attwood, James G. Christensen, Song Liu, John M.L. Ebos

Notice bibliographique

RevueCell Reports · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTelomeres, Telomerase, and Senescence
Établissements canadiensSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteRoswell Park Alliance Foundation, Roswell Park Cancer InstituteAmerican Cancer SocietyRoswell Park Cancer InstituteU.S. Department of Defense
Mots-clésBlockadeSenescenceMedicineCytokineCancerCancer researchDrug withdrawalTyrosine kinasePI3K/AKT/mTOR pathwayDrugPharmacologyReceptorBiologyImmunologySignal transductionInternal medicineCell biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

VEGF receptor tyrosine kinase inhibitors (VEGFR TKIs) approved to treat multiple cancer types can promote metastatic disease in certain limited preclinical settings. Here, we show that stopping VEGFR TKI treatment after resistance can lead to rebound tumor growth that is driven by cellular changes resembling senescence-associated secretory phenotypes (SASPs) known to promote cancer progression. A SASP-mimicking antiangiogenic therapy-induced secretome (ATIS) was found to persist during short withdrawal periods, and blockade of known SASP regulators, including mTOR and IL-6, could blunt rebound effects. Critically, senescence hallmarks ultimately reversed after long drug withdrawal periods, suggesting that the transition to a permanent growth-arrested senescent state was incomplete and the hijacking of SASP machinery ultimately transient. These findings may account for the highly diverse and reversible cytokine changes observed in VEGF inhibitor-treated patients, and suggest senescence-targeted therapies ("senotherapeutics")-particularly those that block SASP regulation-may improve outcomes in patients after VEGFR TKI failure.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,118
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,224 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations28
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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