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Enregistrement W2002259918 · doi:10.3892/ijo.2014.2601

Targeting the PI3K/Akt pathway in prostate cancer: Challenges and opportunities (Review)

2014· review· en· W2002259918 sur OpenAlexaff
Paul Toren, Amina Zoubeidi

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Oncology · 2014
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueProstate Cancer Treatment and Research
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPI3K/AKT/mTOR pathwayProstate cancerProtein kinase BCancerCancer researchDiseaseMedicinePTENProstateOncologyOncogeneSignal transductionBioinformaticsBiologyInternal medicineCell cycle

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The PI3K/Akt pathway is an actively pursued therapeutic target in oncology. In prostate cancer, the activation of this pathway appears to be characteristic of many aggressive prostate cancers. Further, activation of the PI3K/Akt pathway is more frequently observed as prostate cancer progresses toward a resistant, metastatic disease. Signalling from this pathway activates numerous survival, growth, metabolic and metastatic functions characteristic of aggressive cancer. Biomarkers of this pathway have correlated activation of this pathway to high grade disease and higher risk of disease progression. Therefore there is significant interest in developing effective strategies to target this pathway in prostate cancer. In this review, we discuss the pre-clinical and clinical data relevant to targeting of the PI3K/Akt pathway in prostate cancer. In particular, we review the rationale and relevance of co-targeting approaches against the PI3K/Akt pathway. It is anticipated that through an improved understanding of the biology of the PI3K/Akt pathway in prostate cancer, relevant biomarkers and rationale combination therapies will optimize targeting of this pathway to improve outcomes among patients with aggressive prostate cancer.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,181
Tête enseignante GPT0,455
Écart entre enseignants0,274 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations158
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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