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Enregistrement W2922145728 · doi:10.1182/blood-2018-99-109468

Metabolic Dysregulation in Normal and Malignant Hematopoiesis

2018· article· en· W2922145728 sur OpenAlexaff
Tak W. Mak

Notice bibliographique

RevueBlood · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Myeloid Leukemia Research
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyCarcinogenesisHaematopoiesisMalignant transformationMyeloidCancer researchGenome instabilityIsocitrate dehydrogenasePhenotypeLeukemiaCell biologyStem cellCancerImmunologyGeneticsDNA damageGeneBiochemistryEnzyme

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Over the past decade, the metabolic alterations that occur during tumorigenesis have been recognized as a key feature required for the transformation and maintenance of malignant cells. In order to meet the demands of unrestrained growth, tumor cells must adopt metabolic phenotypes that provide sufficient energy generation, biosynthetic precursor molecules, maintenance of redox/oxidative stress balance and intracellular biochemical homeostasis for growth and survival. Many of these deregulated pathways may predispose premalignant cells to genomic instability resulting to aneuploidy. These phenotypes allow tumor cells to cease functioning as part of an integrated tissue, and evolve independently along a trajectory ultimately leading to malignant disease. During this process, cells must adapt to abnormal microenvironmental conditions that develop after tissue architecture and homeostatic regulation are disrupted. Based on recent work, we will provide an overview of the metabolic alterations, such as mutations in isocitrate dehydrogenase genes that occur in malignancies of the myeloid an lymphoid system. Although the importance of these metabolic alterations to specific disease states, including Acute Myeloid Leukemia and T cell lymphomas, remains to be determined, there may be opportunities for novel therapeutic intervention. Recent advances based on these molecular changes will be discussed. Disclosures No relevant conflicts of interest to declare.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,261 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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