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Enregistrement W4206209845 · doi:10.3390/cancers14030498

Therapeutic Strategies Targeting Urokinase and Its Receptor in Cancer

2022· review· en· W4206209845 sur OpenAlexfundno aff
Maria Teresa Masucci, Michele Minopoli, Gioconda Di Carluccio, Maria Letizia Motti, Maria Vincenza Carriero

Notice bibliographique

RevueCancers · 2022
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueProtease and Inhibitor Mechanisms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitute of GeneticsAlleanza Contro il CancroMinistero della Salute
Mots-clésUrokinase receptorMedicineCancerCancer researchReceptorOncologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Several studies have ascertained that uPA and uPAR do participate in tumor progression and metastasis and are involved in cell adhesion, migration, invasion and survival, as well as angiogenesis. Increased levels of uPA and uPAR in tumor tissues, stroma and biological fluids correlate with adverse clinic-pathologic features and poor patient outcomes. After binding to uPAR, uPA activates plasminogen to plasmin, a broad-spectrum matrix- and fibrin-degrading enzyme able to facilitate tumor cell invasion and dissemination to distant sites. Moreover, uPAR activated by uPA regulates most cancer cell activities by interacting with a broad range of cell membrane receptors. These findings make uPA and uPAR not only promising diagnostic and prognostic markers but also attractive targets for developing anticancer therapies. In this review, we debate the uPA/uPAR structure-function relationship as well as give an update on the molecules that interfere with or inhibit uPA/uPAR functions. Additionally, the possible clinical development of these compounds is discussed.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,993
Score d'incertitude au seuil0,935

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,285 · 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'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

Citations49
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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