Proteasome regulators in pancreatic cancer
Notice bibliographique
Résumé
Pancreatic adenocarcinoma is one of the most lethal cancers with rising incidence. Despite progress in its treatment, with the introduction of more effective chemotherapy regimens in the last decade, prognosis of metastatic disease remains inferior to other cancers with long term survival being the exception. Molecular characterization of pancreatic cancer has elucidated the landscape of the disease and has revealed common lesions that contribute to pancreatic carcinogenesis. Regulation of proteostasis is critical in cancers due to increased protein turnover required to support the intense metabolism of cancer cells. The proteasome is an integral part of this regulation and is regulated, in its turn, by key transcription factors, which induce transcription of proteasome structural units. These include FOXO family transcription factors, NFE2L2, hHSF1 and hHSF2, and NF-Y. Networks that encompass proteasome regulators and transduction pathways dysregulated in pancreatic cancer such as the KRAS/ BRAF/MAPK and the Transforming growth factor beta/SMAD pathway contribute to pancreatic cancer progression. This review discusses the proteasome and its transcription factors within the pancreatic cancer cellular micro-environment. We also consider the role of stemness in carcinogenesis and the use of proteasome inhibitors as therapeutic agents.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».