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Enregistrement W163730063 · doi:10.1358/dnp.2010.23.7.1490760

Targeting Wee1-like protein kinase to treat cancer

2010· review· en· W163730063 sur OpenAlexaff
Anastasios Stathis, Amit M. Oza

Notice bibliographique

RevueDrug News & Perspectives · 2010
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMicrotubule and mitosis dynamics
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWee1Cancer researchCHEK1DNA damageKinaseDNA repairTyrosine kinaseG2-M DNA damage checkpointCell cycleCancerCancer cellCell cycle checkpointBiologySignal transductionCell biologyCyclin-dependent kinase 1DNAGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,972
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,292 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations41
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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