Autophagy and Cancer Metastasis: A Trojan Horse
Notice bibliographique
Résumé
Metastasis is one of the most important challenges in cancer therapy strategies.1 Therefore, understanding the mechanisms of metastasis is a powerful weapon to increase the survival of patients with cancer and improve their quality of life. For the first time, Jean Claude used the term ‘metastasis’ as one of the most important hallmarks of cancer in 1829.2 Metastasis, a Greek word, means ‘displacement’ (meta meaning ‘next’ and stasis, ‘placement’).3 This term refers to a general description of migration and invasion of tumor cells from the primary tumor site to secondary sites. Metastasis is considered as one of the key etiologies of cancer-related death; therefore, understanding its mechanism in depth has been always on demand in basic and clinical sciences.4 Epithelial to mesenchymal transition (EMT) is one of the several processes, which is involved in metastasis, and development of drug resistance in cancer.5 During EMT, cells gradually convert from epithelial to a mesenchymal phenotype. This enables cancer cells to be more motile, have less extracellular matrix adhesion and be prone to detachment and moving toward distant organs. Beside metastasis, EMT is involved in embryonic development, wound healing, tissue fibrosis and scar formation.6–8 Macroautophagy (hereafter …
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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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,018 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,005 |
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 ».