Cell death: The underlying mechanisms of photodynamic therapy for skin diseases
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Photodynamic therapy (PDT) has significant potential in the treatment of dermatological, oncological, and nonneoplastic conditions through the induction of cell death, immune regulation, antimicrobial effects, etc. However, the response of some patients is unsatisfactory, and there is a lack of an ideal protocol for multiple specific diseases (subtypes) to choose the proper photosensitizer (PS), light source, and dose. A thorough understanding of the underlying mechanism is integral to solving these problems, and cell death has gained much attention. In addition to apoptosis, autophagy, and necrosis, several novel cell death pathways, such as necroptosis, mitotic catastrophe, paraptosis and pyroptosis, have been reported in PDT treatment. The type of induced cell death depends on the dose of PDT, the subcellular location of PSs, and the regulation of signaling pathways. In addition, different types of cell death induced by the same type of PDT, such as apoptosis and autophagy, may interact with each other. Some types of cell death can also trigger immunogenic cell death (ICD), which can ignite an immune response against antigens derived from dying/dead cells and present improved antitumor effects. On the basis of these mechanisms, several strategies, such as targeted PSs, PDT combined with immunotherapy and ICD‐based vaccines, have been proposed to improve therapeutic efficacy. Future studies are needed to elucidate the relationship between cell death and therapeutic effects and to shed new light on the exploration of precise PDT for specific patients.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».