Targeting senescence as an anticancer therapy
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Cellular senescence is a stress response elicited by different molecular insults. Senescence results in cell cycle exit and is characterised by multiple phenotypic changes such as the production of a bioactive secretome. Senescent cells accumulate during ageing and are present in cancerous and fibrotic lesions. Drugs that selectively kill senescent cells (senolytics) have shown great promise for the treatment of age-related diseases. Senescence plays paradoxical roles in cancer. Induction of senescence limits cancer progression and contributes to therapy success, but lingering senescent cells fuel progression, recurrence, and metastasis. In this review, we describe the intricate relation between senescence and cancer. Moreover, we enumerate how current anticancer therapies induce senescence in tumour cells and how senolytic agents could be deployed to complement anticancer therapies. "One-two punch" therapies aim to first induce senescence in the tumour followed by senolytic treatment to target newly exposed vulnerabilities in senescent tumour cells. "One-two punch" represents an emerging and promising new strategy in cancer treatment. Future challenges of "one-two punch" approaches include how to best monitor senescence in cancer patients to effectively survey their efficacy.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 découle