A Precision Strategy to Cure Renal Cell Carcinoma by Targeting Transglutaminase 2
Notice bibliographique
Résumé
In a recent report, no significance of transglutaminase 2 (TGase 2) was noted in the analyses of expression differences between normal and clear cell renal cell carcinoma (ccRCC), although we found that knock down of TGase 2 induced significant p53-mediated cell death in ccRCC. Generally, to find effective therapeutic targets, we need to identify targets that belong specifically to a cancer phenotype that can be differentiated from a normal phenotype. Here, we offer precise reasons why TGase 2 may be the first therapeutic target for ccRCC, according to several lines of evidence. TGase 2 is negatively regulated by von Hippel-Lindau tumor suppressor protein (pVHL) and positively regulated by hypoxia-inducible factor 1-α (HIF-1α) in renal cell carcinoma (RCC). Therefore, most of ccRCC presents high level expression of TGase 2 because over 90% of ccRCC showed VHL inactivity through mutation and methylation. Cell death, angiogenesis and drug resistance were specifically regulated by TGase 2 through p53 depletion in ccRCC because over 90% of ccRCC express wild type p53, which is a cell death inducer as well as a HIF-1α suppressor. Although there have been no detailed studies of the physiological role of TGase 2 in multi-omics analyses of ccRCC, a life-long study of the physiological roles of TGase 2 led to the discovery of the first target as well as the first therapeutic treatment for ccRCC in the clinical field.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 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 ».