MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4392757206 · doi:10.1038/s41392-024-01769-5

Ferroptosis in cancer: from molecular mechanisms to therapeutic strategies

2024· review· en· W4392757206 sur OpenAlexaff
Qian Zhou, Yu Meng, Daishi Li, Lei Yao, Jiayuan Le, Yihuang Liu, Yuming Sun, Furong Zeng, Xiang Chen, Guangtong Deng

Notice bibliographique

RevueSignal Transduction and Targeted Therapy · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFerroptosis and cancer prognosis
Établissements canadiensSKiN Health
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésCancerCancer researchCancer cellTumor microenvironmentImmunotherapyBiologyImmunologyMedicineGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ferroptosis is a non-apoptotic form of regulated cell death characterized by the lethal accumulation of iron-dependent membrane-localized lipid peroxides. It acts as an innate tumor suppressor mechanism and participates in the biological processes of tumors. Intriguingly, mesenchymal and dedifferentiated cancer cells, which are usually resistant to apoptosis and traditional therapies, are exquisitely vulnerable to ferroptosis, further underscoring its potential as a treatment approach for cancers, especially for refractory cancers. However, the impact of ferroptosis on cancer extends beyond its direct cytotoxic effect on tumor cells. Ferroptosis induction not only inhibits cancer but also promotes cancer development due to its potential negative impact on anticancer immunity. Thus, a comprehensive understanding of the role of ferroptosis in cancer is crucial for the successful translation of ferroptosis therapy from the laboratory to clinical applications. In this review, we provide an overview of the recent advancements in understanding ferroptosis in cancer, covering molecular mechanisms, biological functions, regulatory pathways, and interactions with the tumor microenvironment. We also summarize the potential applications of ferroptosis induction in immunotherapy, radiotherapy, and systemic therapy, as well as ferroptosis inhibition for cancer treatment in various conditions. We finally discuss ferroptosis markers, the current challenges and future directions of ferroptosis in the treatment of 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)0,001
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,297 · 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

Citations714
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSignal Transduction and Targeted TherapyMême sujetFerroptosis and cancer prognosisTravaux en français237 207