Advancements in Utilizing Natural Compounds for Modulating Autophagy in Liver Cancer: Molecular Mechanisms and Therapeutic Targets
Notice bibliographique
Résumé
Autophagy, an intrinsic catabolic mechanism that eliminates misfolded proteins, dysfunctional organelles, and lipid droplets, plays a vital function in energy balance and cytoplasmic quality control, in addition to maintaining cellular homeostasis. Liver cancer such as hepatocellular carcinoma (HCC) is one of the most common causes of cancer deaths globally and shows resistance to several anticancer drugs. Despite the rising incidence and poor prognosis of malignant HCC, the underlying molecular mechanisms driving this aggressive cancer remain unclear. Several natural compounds, such as phytochemicals of dietary and non-dietary origin, affect hepatocarcinogenesis signaling pathways in vitro and in vivo, which may help prevent and treat HCC cells. Current HCC cells treatments include chemotherapy, radiation, and surgery. However, these standard therapies have substantial side effects, and combination therapy enhances side effects for an acceptable therapeutic benefit. Therefore, there is a need to develop treatment strategies for HCC cells that are more efficacious and have fewer adverse effects. Multiple genetic and epigenetic factors are responsible for the HCC cells to become resistant to standard treatment. Autophagy contributes to maintain cellular homeostasis, which activates autophagy for biosynthesis and mitochondrial regulation and recycling. Therefore, modifying autophagic signaling would present a promising opportunity to identify novel therapies to treat HCC cells resistant to current standard treatments. This comprehensive review illustrates how natural compounds demonstrate their anti-hepatocellular carcinoma function through autophagy.
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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 | 0,000 |
| 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 ».