New Visions on Natural Products and Cancer Therapy: Autophagy and Related Regulatory Pathways
Notice bibliographique
Résumé
Macroautophagy (autophagy) has been a highly conserved process throughout evolution and allows cells to degrade aggregated/misfolded proteins, dysfunctional or superfluous organelles and damaged macromolecules, in order to recycle them for biosynthetic and/or energetic purposes to preserve cellular homeostasis and health. Changes in autophagy are indeed correlated with several pathological disorders such as neurodegenerative and cardiovascular diseases, infections, cancer and inflammatory diseases. Conversely, autophagy controls both apoptosis and the unfolded protein response (UPR) in the cells. Therefore, any changes in the autophagy pathway will affect both the UPR and apoptosis. Recent evidence has shown that several natural products can modulate (induce or inhibit) the autophagy pathway. Natural products may target different regulatory components of the autophagy pathway, including specific kinases or phosphatases. In this review, we evaluated ~100 natural compounds and plant species and their impact on different types of cancers via the autophagy pathway. We also discuss the impact of these compounds on the UPR and apoptosis via the autophagy pathway. A multitude of preclinical findings have shown the function of botanicals in regulating cell autophagy and its potential impact on cancer therapy; however, the number of related clinical trials to date remains low. In this regard, further pre-clinical and clinical studies are warranted to better clarify the utility of natural compounds and their modulatory effects on autophagy, as fine-tuning of autophagy could be translated into therapeutic applications for several cancers.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».