Exploiting Mitochondrial Vulnerabilities to Trigger Apoptosis Selectively in Cancer Cells
Notice bibliographique
Résumé
The transformation of normal cells to the cancerous stage involves multiple genetic changes or mutations leading to hyperproliferation, resistance to apoptosis, and evasion of the host immune system. However, to accomplish hyperproliferation, cancer cells undergo profound metabolic reprogramming including oxidative glycolysis and acidification of the cytoplasm, leading to hyperpolarization of the mitochondrial membrane. The majority of drug development research in the past has focused on targeting DNA replication, repair, and tubulin polymerization to induce apoptosis in cancer cells. Unfortunately, these are not cancer-selective targets. Recently, researchers have started focusing on metabolic, mitochondrial, and oxidative stress vulnerabilities of cancer cells that can be exploited as selective targets for inducing cancer cell death. Indeed, the hyperpolarization of mitochondrial membranes in cancer cells can lead to selective importing of mitocans that can induce apoptotic effects. Herein, we will discuss recent mitochondrial-selective anticancer compounds (mitocans) that have shown selective toxicity against cancer cells. Increased oxidative stress has also been shown to be very effective in selectively inducing cell death in cancer cells. This oxidative stress could lead to mitochondrial dysfunction, which in turn will produce more reactive oxygen species (ROS). This creates a vicious cycle of mitochondrial dysfunction and ROS production, irreversibly leading to cell suicide. We will also explore the possibility of combining these compounds to sensitize cancer cells to the conventional anticancer agents. Mitocans in combination with selective oxidative-stress producing agents could be very effective anticancer treatments with minimal effect on healthy cells.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».