Autophagy in pituitary tumors
Notice bibliographique
Résumé
Autophagy or self‐cannibalism, is degradation of cytoplasmic constituents providing an alternative energy source and allowing cell survival during hypoxia, nutrient deprivation and metabolic stress. Formation of membranes engulfing part of the cytoplasm, fusion with lysosomes and degradation can be conclusively seen by electron microscopy. To our knowledge, no information is available to date on the role of autophagy in pituitary tumors. We investigated more than 5000 surgically removed human pituitary tumors by electron microscopy. Our results indicate that autophagy is rare and can be demonstrated in every adenohypophysial tumor type. Autophagy is most frequently noted in long acting somatostatin analog treated GH producing and in dopamine agonist treated PRL producing pituitary adenomas. These two treatment modalities which cause tumor shrinkage, clinical and endocrinological improvement, activate autophagy. Many cytotoxic and anticancer drugs stimulate autophagy and counteract the effect of therapy in many tumor types resulting in tumor cell survival. New drugs are needed which inhibit autophagy. It remains to be seen whether anti‐autophagic drugs would suppress the formation of additional nutrients, eliminate the extra energy source and increase the efficiency of drugs used in the treatment of pituitary tumors. This study was supported by the Jarislowsky and Lloyd Carr‐Harris Foundations.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».