Investigating autophagy and intricate cellular mechanisms in hepatocellular carcinoma: Emphasis on cell death mechanism crosstalk
Notice bibliographique
Résumé
Hepatocellular carcinoma (HCC) stands as a formidable global health challenge due to its prevalence, marked by high mortality and morbidity rates. This cancer type exhibits a multifaceted etiology, prominently linked to viral infections, non-alcoholic fatty liver disease, and genomic mutations. The inherent heterogeneity of HCC, coupled with its proclivity for developing drug resistance, presents formidable obstacles to effective therapeutic interventions. Autophagy, a fundamental catabolic process, plays a pivotal role in maintaining cellular homeostasis, responding to stressors such as nutrient deprivation. In the context of HCC, tumor cells exploit autophagy, either augmenting or impeding its activity, thereby influencing tumorigenesis. This comprehensive review underscores the dualistic role of autophagy in HCC, acting as both a pro-survival and pro-death mechanism, impacting the trajectory of tumorigenesis. The anti-carcinogenic potential of autophagy is evident in its ability to enhance apoptosis and ferroptosis in HCC cells. Pertinently, dysregulated autophagy fosters drug resistance in the carcinogenic context. Both genomic and epigenetic factors can regulate autophagy in HCC progression. Recognizing the paramount importance of autophagy in HCC progression, this review introduces pharmacological compounds capable of modulating autophagy-either inducing or inhibiting it, as promising avenues in HCC therapy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».