What is Apoptosis and Why is it Inhibited by the Most Important Tumor Suppressor (p53)?
Notice bibliographique
Résumé
Anticancer strategies targeting the DNA damage response are largely centered on a number of false hypotheses. For example, engaging apoptosis in solid tumors is universally assumed to represent a tumor suppression response. But what is “apoptosis,” really? Time-lapse microscopy and other single-cell assays have revealed that engaging apoptosis in solid tumor cells is accompanied by anastasis, the homeostatic process of cell recovery from late stages of apoptosis, even after the formation of apoptotic bodies. Furthermore, apoptotic cells secrete a variety of prosurvival factors that contribute to overall tumor repopulation. Not surprisingly, numerous clinical studies reported since the 1990s have demonstrated that increased apoptosis in solid tumors is associated with cancer aggressiveness rather than representing a favorable clinical outcome. Another major false hypothesis pertains to the role of wild-type p53 in regulating apoptosis. Several recent articles addressing the challenges that have been encountered in implementing p53-based cancer therapies assume that p53 is pro-apoptotic. This assumption, which has become an almost indisputable fact, is shocking given that by mid-2000s it was already well established that p53 serves to inhibit apoptosis through upregulating ~40 anti-apoptotic proteins. The complexity of cancer cell response to therapeutic agents is discussed herein with a focus on the significance of p53-p21WAF1 signaling in suppressing the apoptosis-anastasis tumor repopulation pathway.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».