Editorial: Hallmark of cancer: Resisting cell death
Notice bibliographique
Résumé
In 2000, Douglas Hanahan and Robert Weinberg proposed 6 physiological features as the hallmarks of cancer (1), which evolved into 14 hallmarks with the rapid advances in cancer research over the past two decades (2). Among the long list of hallmarks, conceivably being further updated in the future, evading programmed cell death constitutes one of the founder mechanisms whereby tumors can establish successfully (1, 2). Whereas apoptosis was regarded as the primary form of programmed cell death two decades ago, it is currently well acknowledged that cell death can be executed through a plethora of programmed mechanisms. The latest recommendations by the Nomenclature Committee on Cell Death in 2018 proposed 13 distinct forms of programmed cell death, including classical forms of autonomous cell death, such as apoptosis, necroptosis, autosis, ferroptosis and netosis, and the emerging concept of noncell-autonomous death, such as entosis, which is mediated by the formation of cell-in-cell structures (CICs) (3). Novel mechanisms of cell death, such as cuproptosis (4), are continually being identified. Given the pivotal role of resisting cell death in the development and progression of tumors, almost every form of cell death has been, more or less, implicated in human cancers. This Research Topic collected a set of research articles and comprehensive reviews related to the representative forms of cell death that are currently undergoing extensive investigation in multiple human cancers to promote the diagnostic and therapeutic applications of targeting cell death in the clinic.
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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 | 0,001 | 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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».