N-Acetyl Cysteine as a promising therapeutic approach in ovarian cancer: potential and perspectives
Notice bibliographique
Résumé
Ovarian cancer is the seventh most common cancer in women and the eighth most common cause of cancer death worldwide. It is an aggressive disease with five-year survival rates below 45% and many patients relapse within 2 years. Further treatments become more intense, resulting in chemotherapy drug resistance and increased toxicity. This has created the need to develop new therapeutic strategies to improve the quality of life and treatment options for ovarian cancer patients. Studies have reported the role of cysteine in ovarian cancer, primarily as a precursor of glutathione (GSH), contributing to the endogenous antioxidant mechanism. The membrane-permeable cysteine precursor N-acetylcysteine (NAC) can enhance the intracellular cysteine pool and thus results in decreased oxidative stress. This characteristic provides NAC with a rationale as a potentially effective chemo-protectant in ovarian cancer treatment. In this review, we summarize the effects of NAC supplementation in ovarian cancer from recent preclinical studies. The role of NAC in chemotherapy response, and mechanisms to overcome chemo resistance in ovarian cancer (including targeting the Mirk/dyrk1B kinase pathway) are also explored. While NAC holds therapeutic promise in alleviating treatment-associated toxicities, its application in ovarian cancer requires careful consideration based on tumour subtype, redox context, and treatment timing. Future research incorporating subtype-specific models and clinical trials will be essential to delineate the precise role of NAC and optimize its integration into ovarian cancer treatment regimens.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».