Exploring How Reactive Oxygen Species Contribute to Cancer via Oxidative Stress
Notice bibliographique
Résumé
Cancer remains a major global health burden driven by genetic, metabolic, and microenvironmental alterations. Although reactive oxygen species (ROS) and oxidative stress have long been implicated in cancer biology, current understanding remains fragmented and, in several areas, conceptually disputed considering how ROS and oxidative stress thresholds determine the switch between tumor-promoting signaling and cytotoxic outcomes, and whether redox-based therapies can be safely and selectively applied across different cancer types. Moreover, existing studies often examine isolated pathways or single ROS, leaving unanswered the question of how spatial and temporal ROS dynamics and oxidative stress responses shape carcinogenesis, metastasis, and therapeutic resistance. This review moves beyond descriptive summarization by critically examining unresolved mechanistic gaps, including (i) how ROS and oxidative stress interact with epigenetic and metabolic reprogramming, (ii) the context-dependent role of ROS-driven oxidative stress within the tumor microenvironment and immune evasion, and (iii) why ROS-targeting and oxidative stress-modulating therapies have shown inconsistent clinical translation despite promising preclinical data. We highlight areas of consensus as well as conflicting evidence, synthesizing recent advances across multiple cancer types to clarify where ROS and oxidative stress function as drivers, modulators, or vulnerabilities. Finally, we outline emerging research priorities, such as real-time redox profiling, subtype-specific targeting strategies, and combination approaches, to guide the development of more precise and effective ROS- and oxidative-stress-based interventions.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».