Multifaceted Interplay between Hormones, Growth Factors and Hypoxia in the Tumor Microenvironment
Notice bibliographique
Résumé
Hormones and growth factors (GFs) are signaling molecules implicated in the regulation of a variety of cellular processes. They play important roles in both healthy and tumor cells, where they function by binding to specific receptors on target cells and activating downstream signaling cascades. The stages of tumor progression are influenced by hormones and GF signaling. Hypoxia, a hallmark of cancer progression, contributes to tumor plasticity and heterogeneity. Most solid tumors contain a hypoxic core due to rapid cellular proliferation that outgrows the blood supply. In these circumstances, hypoxia-inducible factors (HIFs) play a central role in the adaptation of tumor cells to their new environment, dramatically reshaping their transcriptional profile. HIF signaling is modulated by a variety of factors including hormones and GFs, which activate signaling pathways that enhance tumor growth and metastatic potential and impair responses to therapy. In this review, we summarize the role of hormones and GFs during cancer onset and progression with a particular focus on hypoxia and the interplay with HIF proteins. We also discuss how hypoxia influences the efficacy of cancer immunotherapy, considering that a hypoxic environment may act as a determinant of the immune-excluded phenotype and a major hindrance to the success of adoptive cell therapies.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».