Targeting focal adhesion kinase signaling in tumor growth and metastasis
Notice bibliographique
Résumé
IMPORTANCE OF THE FIELD: Focal adhesion kinase (FAK), a crucial mediator of integrin and growth factor signaling, is a novel and promising target in cancer therapy. FAK resides within focal adhesions which are contact points between extracellular matrix (ECM) and cytoskeleton, and increased expression of the kinase has been linked with cancer cell migration, proliferation and survival. The aim of this review is to summarize the current research in the area and to assess the potential of different FAK-targeting strategies for cancer therapy. AREAS COVERED IN THIS REVIEW: We briefly examine the evidence pointing towards FAK as potential anti-cancer target since its discovery in 1992. Then, we summarize different approaches developed to interfere with FAK signaling and important results reported from these experiments. Finally, we discuss the potential of these strategies to accomplish inhibition of tumor growth and distant spread as well as potentially meaningful combinations with other therapeutic modalities in the context of the currently available evidence. WHAT THE READER WILL GAIN: The review emphasizes the link between FAK biology and the consequences of interference with FAK signaling. Based on this foundation an opinion is formed with regard to the future of FAK as therapeutic target. TAKE HOME MESSAGE: Inhibition of FAK harbours the potential to restrain malignant growth and progression with minimal side effects in normal tissues. Small molecule inhibitors of the kinase should be examined in further clinical studies and combinations with existing therapies need to be explored. More efforts are required to identify markers which predict response towards FAK inhibition.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».