DNA damage response revisited: the p53 family and its regulators provide endless cancer therapy opportunities
Notice bibliographique
Résumé
Antitumor therapeutic strategies that fundamentally rely on the induction of DNA damage to eradicate and inhibit the growth of cancer cells are integral approaches to cancer therapy. Although DNA-damaging therapies advance the battle with cancer, resistance, and recurrence following treatment are common. Thus, searching for vulnerabilities that facilitate the action of DNA-damaging agents by sensitizing cancer cells is an active research area. Therefore, it is crucial to decipher the detailed molecular events involved in DNA damage responses (DDRs) to DNA-damaging agents in cancer. The tumor suppressor p53 is active at the hub of the DDR. Researchers have identified an increasing number of genes regulated by p53 transcriptional functions that have been shown to be critical direct or indirect mediators of cell fate, cell cycle regulation, and DNA repair. Posttranslational modifications (PTMs) primarily orchestrate and direct the activity of p53 in response to DNA damage. Many molecules mediating PTMs on p53 have been identified. The anticancer potential realized by targeting these molecules has been shown through experiments and clinical trials to sensitize cancer cells to DNA-damaging agents. This review briefly acknowledges the complexity of DDR pathways/networks. We specifically focus on p53 regulators, protein kinases, and E3/E4 ubiquitin ligases and their anticancer potential.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».