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Enregistrement W3016413305 · doi:10.1096/fasebj.2020.34.s1.00123

The Role of Metabolism in Modulating Radiation Fibrosis & Lymphedema

2020· article· en· W3016413305 sur OpenAlexaffabout
Fei‐Fei Liu

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLymphatic System and Diseases
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDownregulation and upregulationFibrosisExtracellular matrixCancer researchCell biologyChemistryCatabolismMedicineBiologyInternal medicineMetabolismBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With the improvements in cancer diagnosis and therapy, clinical outcome has increased substantially, to the extent that by 2026, there will be >20M cancer survivors in the United States alone. The majority of survivors fare well; however, there is a significant proportion of patients who continue to experience the aftermath of their treatments such as radiation fibrosis (RF) or lymphedema. Until recently, there has been little understanding of the biological basis of RF, which is defined by the aberrant accumulation of extracellular matrix (ECM), leading to reduced tissue elasticity, and potential loss of organ function. The regulation of ECM production and degradation is a complex process, mediated through the production of a myriad of cytokines such as TGFB, and environmental conditions such as hypoxia. We have recently identified that metabolic dysregulation, and in particular, downregulation of fatty acid oxidation (FAO) is a key pathway driving the production and reducing the degradation of collagen, the predominant component of the ECM. Conversely, upregulation of PPAR signaling, a major mediator of FAO, reduced transcription of key ECM genes; whilst increasing internalization and degradation of extracellular collagen. Furthermore, CD36, a membrane transporter of long chain fatty acids, was discovered to play a critical role in regulating the trafficking of collagen and lysosomal degradation. Finally, using a pharmacogenomics approach, caffeic acid was identified to be a compound which can be systemically administered, and reduced RF in pre‐clinical models. These data, along with other reports in the literature, strongly point towards the use of metabolic drugs as a therapeutic strategy by which we can mitigate the deleterious effects of RF on cancer patients. More recently, we have also uncovered that metabolic dysregulation likely plays a similar role in the development of lymphedema, a common long‐term toxicity in women after breast cancer therapy. Finally, these findings have broad application to the increasing burden of fibrosis beyond cancer, wherein end‐stage renal, liver, cardiac, and pulmonary fibrosis accounts for up to 1/3 of the deaths around the world. Support or Funding Information The work is funded in part by the Canadian Institutes of Health Research, Genome Canada, the Canadian Cancer Society Research Institute, the Physicians Services Incorporated Foundation, the Harry Barberian Research Scholarship, the Mariano Elia Chair in Head and Neck Cancer Research, the Peter and Shelagh Godsoe Chair in Radiation Medicine, the Princess Margaret Cancer Centre Head and Neck Translational Program, the Princess Margaret Cancer Centre Radiation Medicine Program and the Ottawa Heart Institute Research Corporation, as well by philanthropic funding from the Jesse Rasch Foundation, the Wharton family, Joe’s Team and the Ministry of Health and Long‐Term Care.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,424
Score d'incertitude au seuil0,135

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,236 · 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 tête enseignante, 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

Citations3
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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