Targeting Wee1-like protein kinase to treat cancer
Notice bibliographique
Résumé
New anticancer agents are needed in order to overcome the resistance of cancer cells to standard chemotherapy. At present, many of the molecular events that drive the malignant transformation and progression have been identified and there is optimism that the development of agents that specifically target such events will improve treatment outcomes. Cancer cells present common alterations in components of pathways that are involved in the normal cell cycle regulation and in mechanisms of DNA damage repair. Wee1-like protein kinase is a tyrosine kinase with a key role as an inhibitory regulator of the G2/M checkpoint that precedes entry into mitosis. Abrogation of this checkpoint through Wee1 inhibition may result in increased antitumor activity of agents that cause DNA damage such as radiation therapy or some cytotoxic agents. This has been confirmed in preclinical studies and results of clinical studies evaluating a Wee1 inhibitor are awaited to establish its activity in combination with chemotherapy. Here we review the role of Wee1 tyrosine kinase in the control of the G2/M checkpoint and the effects of G2/M checkpoint abrogation through Wee1 inhibition. We present results of preclinical studies with Wee1 inhibitors and the results of the first clinical trial recently reported, evaluating MK-1775, a small-molecule inhibitor of Wee1.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,004 |
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 ».