Nicotinic Acetylcholine Receptor Pathways in Cancer: From Psychiatric Clues to Therapeutic Opportunities
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The prevalence of cancer poses significant challenges to treatment, largely because of drug resistance along with other side effects. Current studies have been investigating the growth factors more than other biologic tumor features, such as neurobiologic features. Here in this review, we highlight the role of nicotinic acetylcholine receptors (nAChRs) in cancer development with their context-dependent activation and downstream effectors. RECENT FINDINGS: Some nAChR subtypes stimulate tumorigenic pathways, EGFR/ERK1/2, PI3K/AKT, and MAPK, with varying responses based on the receptor subtype and tissue type. Notably, the Src kinase and MAPK pathways are common downstream effectors in lung, breast, and prostate cancers despite the variations in the predominant nAChR subunits in each cancer: α7 in lung, α9 in breast, and likely α5 and α7 in prostate tumors. CONCLUSION: These findings underscore the importance of targeting nAChRs in a context-specific manner to modulate shared signaling pathways, particularly the acetylcholine-stimulated Src/MAPK pathway. This review also calls for more investigation on other neurotransmitters and potential common pathways, as implicated by psychological reports, to advance the understanding of cancer biology and therapies.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
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 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 ».