Exploring the Role of Hypoxia and HIF-1α in the Intersection of Type 2 Diabetes Mellitus and Endometrial Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Diabetes and Cancer are the most complex chronic diseases, accounting for significant global mortality and morbidity. The association between Type 2 DM (T2DM) and endometrial cancer (EC) is multifaced, sharing numerous risk factors, including insulin resistance, obesity, hypoxia, and oxidative stress. Hypoxia plays a vital role in T2DM pathogenesis by altering the insulin level and pancreatic β-cell failure through an imbalance between antioxidant enzymes and cellular oxidative levels, while chronic inflammation contributes to EC malignancy. HIF-1α is a potent transcription factor involved in modulating cellular responses to hypoxia within the disease environment. Targeting the HIF-1α signaling cascade, a major metabolic regulator may contribute to advanced therapeutic advances. This review focuses on the association between T2DM and EC, especially focusing on hypoxia and HIF signaling pathways. These intersect with key pathways involved in T2DM and EC pathology, such as insulin signaling, PI3K/AKT, mTOR pathway, MUC1/HIF-1α pathway, and hormonal imbalance. Understanding this complex relationship paves the way for future researchers to develop HIF-1α-targeted therapies that could lead to novel combination therapies to treat these comorbid conditions.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».