Targeting Cholesterol Metabolism in Glioblastoma: A New Therapeutic Approach in Cancer Therapy
Notice bibliographique
Résumé
Glioblastoma multiforme (GBM) is the most aggressive malignant brain tumor known with a poor survival rate despite current advances in the field of cancer. Additional research into the pathophysiology of GBM is urgently needed given the devastating nature of this disease. Recent studies have revealed the unique cellular physiology of GBM cells as compared with healthy astrocytes. Intriguingly, GBM cells are incapable of de novo cholesterol synthesis via the mevalonate pathway. Thus, the survival of GBM cells depends on cholesterol uptake via low-density lipoprotein receptors (LDLRs) in the form of apolipoprotein-E-containing lipoproteins and ATP-binding cassette transporter A1 (ABCA1) that efflux surplus cholesterol out of cells. Liver X receptors regulate intracellular cholesterol levels in neurons and healthy astrocytes through changes in the expression of LDLR and ABCA1 in response to cholesterol and its derivatives. In GBM cells, due to the dysregulation of this surveillance pathway, there is an accumulation of intracellular cholesterol. Furthermore, intracellular cholesterol regulates temozolomide-induced cell death in glioblastoma cells via accumulation and activation of death receptor 5 in plasma membrane lipid rafts. The mevalonate pathway and autophagy flux are also fundamentally related with implications for cell health and death. Thus, via cholesterol metabolism, the mevalonate pathway may be a crucial player in the pathogenesis and treatment of GBM where our current understanding is still lacking. Targeting cholesterol metabolism in GBM may hold promise as a novel adjunctive clinical therapy for this devastating cancer.
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Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».