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Enregistrement W363792403 · doi:10.2174/1381612821666150514104800

Proteases and their Receptors as Mediators of Inflammation-Associated Colon Cancer

2015· review· en· W363792403 sur OpenAlexaff
Elizabeth Trusevych, Wallace K. MacNaughton

Notice bibliographique

RevueCurrent Pharmaceutical Design · 2015
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInflammatory mediators and NSAID effects
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProteasesInflammationCancerColorectal cancerCancer researchMedicineImmunologyProtease-activated receptorMatrix metalloproteinaseReceptorBiologyInternal medicineEnzymeThrombinBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chronic inflammation increases the risk of developing cancer. For example, patients with severe and prolonged inflammatory bowel disease, particularly ulcerative colitis, have a significantly higher risk of developing colorectal cancer. Serine proteases coordinating the coagulation cascade and immune cell proteases play important roles in regulating the inflammatory response through their actions on protease-activated receptors (PAR). PARs and their activating proteases have also been implicated in many cancers, including CRC. Importantly, the actions of proteases could be important for mediating the transition from chronic inflammation to cancer. PAR activation has been shown to have pro-tumourigenic effects including the production of matrix metalloproteinases that can promote tumour cell growth and metastasis, and transactivation of the epidermal growth factor receptor, which is a main target for cancer treatment. Additionally, PAR activation can also result in increased expression of cyclooxygenase (COX)-2, an important enzyme mediating inflammation, resolution, and cancer progression. In this review, we will highlight our current knowledge about the effects of proteases and their receptors on intestinal inflammation and cancer, and explore the potential role of PAR-induced COX-2 on colitis-associated cancer.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,970
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,164
Tête enseignante GPT0,447
Écart entre enseignants0,283 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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