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Enregistrement W4414110999 · doi:10.1152/ajpcell.00085.2025

Amino acid metabolism in cancer cachexia and chemotherapy myotoxicity

2025· review· en· W4414110999 sur OpenAlexafffund
Meghan V. McCue, David A. MacLean

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Physiology-Cell Physiology · 2025
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMuscle Physiology and Disorders
Établissements canadiensNOSM UniversityLaurentian University
Organismes subventionnairesCanadian Cancer Society
Mots-clésCachexiaAmino acidAnabolismContext (archaeology)Skeletal muscleCatabolismWastingMetabolism

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cancer-induced skeletal muscle wasting (cachexia) is responsible for over 20% of cancer-related deaths, yet much about the pathophysiology of the condition remains unknown. Importantly, cancer cachexia does not seem wholly responsive to traditional anabolic stimuli such as nutritional interventions. It is possible that tumors directly or indirectly target skeletal muscle for their dynamic and abundant pool of amino acids that can be reliably used by tumors to supplement energy production and biomass synthesis. Therefore, understanding how the presence of a tumor alters circulating and tissue-level amino acid pools could provide valuable insight into tumor-induced muscle wasting. The purpose of this review was to examine the current body of research that has studied amino acids in the context of cancer cachexia to better understand how amino acids behave during the development of cancer, cachexia, and various cancer chemotherapies. Distinct heterogeneity was observed in the behavior of amino acids when comparing weight-stable versus patients with cachectic cancer, and there may be important temporal considerations based on rhythmic changes in amino acid turnover and mealtimes. Overall, there was very little consistency in the reported fluctuations of amino acids from study to study, suggesting that there may be heterogeneous pathophysiology based on tumor type, stage, patient age, and comorbidities. Further work is required to characterize longitudinal changes in amino acid metabolism with consideration for these factors. Enhancing our understanding of amino acid metabolism during cancer cachexia could provide opportunities for advancement in practical methodologies in cachexia research and treatment strategies.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,290 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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