Pro-Inflammatory Signalling PRRopels Cisplatin-Induced Toxicity
Notice bibliographique
Résumé
Cisplatin is a platinum-based chemotherapeutic that has long since been effective against a variety of solid-cancers, substantially improving the five-year survival rates for cancer patients. Its use has also historically been limited by its adverse drug reactions, or cisplatin-induced toxicities (CITs). Of these reactions, cisplatin-induced nephrotoxicity (CIN), cisplatin-induced peripheral neuropathy (CIPN), and cisplatin-induced ototoxicity (CIO) are the three most common of several CITs recognised thus far. While the anti-cancer activity of cisplatin is well understood, the mechanisms driving its toxicities have only begun to be defined. Most of the literature pertains to damage caused by oxidative stress that occurs downstream of cisplatin treatment, but recent evidence suggests that the instigator of CIT development is inflammation. Cisplatin has been shown to induce pro-inflammatory signalling in CIN, CIPN, and CIO, all of which are associated with persisting markers of inflammation, particularly from the innate immune system. This review covered the hallmarks of inflammation common and distinct between different CITs, the role of innate immune components in development of CITs, as well as current treatments targeting pro-inflammatory signalling pathways to conserve the use of cisplatin in chemotherapy and improve long-term health outcomes of cancer patients.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».