Senolytics: A Translational Bridge Between Cellular Senescence and Organismal Aging
Notice bibliographique
Résumé
Aging is defined as a progressive decrease in physiological function accompanied by a steady increase in mortality. The antagonistic pleiotropy theory proposes that aging is largely due to the natural selection of genes and pathways that increase fitness and decrease mortality early in life but contribute to deleterious effects and pathologies later in life. Cellular senescence is one such mechanism, which results in a permanent cell cycle arrest that has been described as a mechanism to limit cancer cell growth. However, recent studies have also suggested a dark side of senescence in which a build-up of senescent cells with age leads to increased inflammation due to a senescence-associated secretory phenotype (SASP). This phenotype that includes many cytokines promotes tumorigenesis and can exhaust the pool of immune cells in the body. Studies clearing senescent cells from mice using the p16-based transgene INK-ATTAC have shown that senescent cells can impact both organismal aging and lifespan. Here we discuss these advances that have resulted in the development of a whole new class of compounds known as senolytics, some of which are currently undergoing clinical trials in humans for treating a variety of age-related pathologies such as osteoarthritis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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 | 0,001 |
| 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 ».