Ferroptosis in Cancer and Inflammatory Diseases: Mechanisms and Therapeutic Implications
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Ferroptosis, an iron-dependent cell death pathway driven by lipid peroxidation, has emerged as a critical pathophysiological mechanism linking cancer and inflammatory diseases. The seemingly distinct pathologies exhibit shared microenvironmental hallmarks-oxidative stress, immune dysregulation, and metabolic reprogramming-that converge on ferroptosis regulation. This review synthesizes how ferroptosis operates at the intersection of these diseases, acting as both a tumor-suppressive mechanism and a driver of inflammatory tissue damage. In cancer, ferroptosis eliminates therapy-resistant cells but paradoxically facilitates metastasis through lipid peroxidation byproducts that remodel the tumor microenvironment and suppress antitumor immunity. In chronic inflammatory diseases-from atherosclerosis to rheumatoid arthritis-ferroptosis amplifies neuroinflammatory cascades while simultaneously exposing vulnerabilities for therapeutic targeting. Central to this duality are shared regulatory nodes, including nuclear factor kappa B-driven inflammation, NOD-like receptor family pyrin domain-containing 3 inflammasome activation, and GPX4 dysfunction. Therapeutically, ferroptosis induction shows promise against therapy-resistant cancers but risks exacerbating inflammatory damage, underscoring the need for precision modulation. Emerging strategies-nanoparticle-based inducers, immunotherapy combinations, and biomarker-guided patient stratification-aim to balance prodeath efficacy against off-target toxicity. By dissecting the ferroptosis-inflammation-cancer axis, this review provides a unified framework for understanding disease pathogenesis and advancing therapies for conditions resistant to conventional treatments. Future research must prioritize spatial mapping of ferroptosis dynamics, mechanistic crosstalk with immune checkpoints, and combinatorial regimens that exploit ferroptosis vulnerabilities while mitigating its inflammatory consequences.
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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) | 0,001 | 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 découle