The obesity-autophagy-cancer axis: Mechanistic insights and therapeutic perspectives
Notice bibliographique
Résumé
Autophagy, a self-degradative process vital for cellular homeostasis, plays a significant role in adipose tissue metabolism and tumorigenesis. This review aims to elucidate the complex interplay between autophagy, obesity, and cancer development, with a specific emphasis on how obesity-driven changes affect the regulation of autophagy and subsequent implications for cancer risk. The burgeoning epidemic of obesity underscores the relevance of this research, particularly given the established links between obesity, autophagy, and various cancers. Our exploration delves into hormonal influence, notably INS (insulin) and LEP (leptin), on obesity and autophagy interactions. Further, we draw attention to the latest findings on molecular factors linking obesity to cancer, including hormonal changes, altered metabolism, and secretory autophagy. We posit that targeting autophagy modulation may offer a potent therapeutic approach for obesity-associated cancer, pointing to promising advancements in nanocarrier-based targeted therapies for autophagy modulation. However, we also recognize the challenges inherent to these approaches, particularly concerning their precision, control, and the dual roles autophagy can play in cancer. Future research directions include identifying novel biomarkers, refining targeted therapies, and harmonizing these approaches with precision medicine principles, thereby contributing to a more personalized, effective treatment paradigm for obesity-mediated cancer.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».