Notice bibliographique
Résumé
Abstract Today's targeted therapeutics exert their anti-cancer effects mainly by blocking molecular signals that promote tumor cell proliferation, obstruct cell death, hamper cellular differentiation, or facilitate angiogenesis. However, the molecular pathways that underlie these cellular processes are multifaceted and often redundant, allowing tumor cells to escape these drugs. Another approach may be to target tumor cell metabolism. In the 1920s, Warburg noted that cancers exhibit increased rates of glycolysis even in the presence of oxygen, a phenomenon known as aerobic glycolysis or the ‘Warburg effect’. The switch from oxidative phosphorylation to glycolysis that underlies the Warburg effeect represents an alteration to tumor cell metabolism that permits cancer cells to adapt and thrive in conditions that kill normal cells Such adaptations may include upregulated or altered molecular pathways to increase energy production, expansion of the cell's biosynthetic capacity, and/or adoption of an enhanced redox state to cope with elevated levels of deleterious reactive oxygen species. Understanding the energy sources and metabolic pathways utilized by cancer cells to survive should allow the exploitation of this knowledge to design more effective anti-cancer drugs. Citation Format: Tak W. Mak. Metabolic regulation of tumor cells survival [abstract]. In: Proceedings of the AACR 101st Annual Meeting 2010; 2010 Apr 17-21; Washington, DC. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2010;70(8 Suppl):Abstract nr SY31-04
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,003 |
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 ».