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Enregistrement W4292694490 · doi:10.3390/curroncol29080471

Cathepsin K: A Versatile Potential Biomarker and Therapeutic Target for Various Cancers

2022· review· en· W4292694490 sur OpenAlexvenueno aff
Die Qian, Lisha He, Qing Zhang, Wenqing Li, Dandan Tang, Chunjie Wu, Fei Yang, Ke Li, Hong Zhang

Notice bibliographique

RevueCurrent Oncology · 2022
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBone Metabolism and Diseases
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSichuan Provincial Administration of Traditional Chinese MedicineChengdu UniversityChengdu University of Traditional Chinese MedicineDepartment of Science and Technology of Sichuan Province
Mots-clésCathepsin KCancerMedicineCancer researchBiomarkerProstate cancerBreast cancerLung cancerCathepsinPathologyBioinformaticsBiologyInternal medicineOsteoclast

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cancer, a common malignant disease, is one of the predominant causes of diseases that lead to death. Additionally, cancer is often detected in advanced stages and cannot be radically cured. Consequently, there is an urgent need for reliable and easily detectable markers to identify and monitor cancer onset and progression as early as possible. Our aim was to systematically review the relevant roles of cathepsin K (CTSK) in various possible cancers in existing studies. CTSK, a well-known key enzyme in the bone resorption process and most studied for its roles in the effective degradation of the bone extracellular matrix, is expressed in various organs. Nowadays, CTSK has been involved in various cancers such as prostate cancer, breast cancer, bone cancer, renal carcinoma, lung cancer and other cancers. In addition, CTSK can promote tumor cells proliferation, invasion and migration, and its mechanism may be related to RANK/RANKL, TGF-β, mTOR and the Wnt/β-catenin signaling pathway. Clinically, some progress has been made with the use of cathepsin K inhibitors in the treatment of certain cancers. This paper reviewed our current understanding of the possible roles of CTSK in various cancers and discussed its potential as a biomarker and/or novel molecular target for various cancers.

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 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 enseignants0,990
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,111
Tête enseignante GPT0,409
Écart entre enseignants0,298 · 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

Citations49
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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