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Enregistrement W4362695604 · doi:10.1016/j.biopha.2023.114676

Metformin and HER2-positive breast cancer: Mechanisms and therapeutic implications

2023· review· en· W4362695604 sur OpenAlexaff
Sara S. Bashraheel, Hadeel Kheraldine, Sarah Khalaf, Ala‐Eddin Al Moustafa

Notice bibliographique

RevueBiomedicine & Pharmacotherapy · 2023
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMetabolism, Diabetes, and Cancer
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesQatar National LibraryQatar National Research FundQatar University
Mots-clésMetforminMedicineBreast cancerBiguanideAMPKCancerOncologyInternal medicineDiabetes mellitusCancer researchEndocrinologyProtein kinase AKinaseBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Due to the strong association between diabetes and cancer incidents, several anti-diabetic drugs, including metformin, have been examined for their anticancer activity. Metformin is a biguanide antihyperglycemic agent used as a first-line drug for type II diabetes mellitus. It exhibits anticancer activity by impacting different molecular pathways, such as AMP-inducible protein kinase (AMPK)-dependent and AMPK-independent pathways. Additionally, Metformin indirectly inhibits IGF-1R signaling, which is highly activated in breast malignancy. On the other hand, breast cancer is one of the major causes of cancer-related morbidity and mortality worldwide, where the human epidermal growth factor receptor-positive (HER2-positive) subtype is one of the most aggressive ones with a high rate of lymph node metastasis. In this review, we summarize the association between diabetes and human cancer, listing recent evidence of metformin's anticancer activity. A special focus is dedicated to HER2-positive breast cancer with regards to the interaction between HER2 and IGF-1R. Then, we discuss combination therapy strategies of metformin and other anti-diabetic drugs in HER2-positive breast cancer.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
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)0,0020,001

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,346 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations32
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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