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Enregistrement W4309033898 · doi:10.20944/preprints202211.0271.v1

Revisiting the Anti-cancer Toxicity of Clinically Approved Platinating Derivatives

2022· preprint· en· W4309033898 sur OpenAlexafffund
Benjamin N. Forgie, Rewati Prakash, Carlos M. Telleria

Notice bibliographique

RevuePreprints.org · 2022
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer therapeutics and mechanisms
Établissements canadiensMcGill University Health CentreMcGill University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchOvarian Cancer CanadaMcGill University
Mots-clésDNA damageCisplatinCell biologyEndoplasmic reticulumMitochondrionCancer cellApoptosisOxaliplatinProgrammed cell deathCarboplatinUnfolded protein responseChemistryDNA repairBiologyCancer researchCancerDNABiochemistryChemotherapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cisplatin (CDDP), carboplatin (CP), and oxaliplatin (OXP) are three platinating agents clinically approved worldwide for use against a variety of cancers. They are canonically known as DNA damage inducers; however, that is only one of their mechanisms of cytotoxicity. CDDP mediates its effects through DNA damage-induced transcription inhibition and apoptotic signalling. In addition, CDDP targets the endoplasmic reticulum (ER) to induce ER-stress, the mitochondria via mitochondrial DNA damage leading to ROS production, and the plasma membrane and cytoskeletal components. CP acts in a similar fashion to CDDP by inducing DNA damage, mitochondrial damage, and ER stress. Additionally, CP is also able to upregulate micro-RNA activity, enhancing intrinsic apoptosis. OXP, on the other hand, at first induces damage to all the same targets as CDDP and CP, yet it is also capable of inducing immunogenic cell death via ER stress and can decrease ribosome biogenesis through its nucleolar effects. In this comprehensive review, we provide detailed mechanisms of action for the three platinating agents, going beyond their nuclear effects to include their cytoplasmic impact within cancer cells. In addition, we cover their current clinical use and limitations, including side effects and mechanisms of resistance.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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.

Tête enseignante Opus0,127
Tête enseignante GPT0,394
Écart entre enseignants0,267 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations19
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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