ErbB polymorphisms: insights and implications for response to targeted cancer therapeutics
Notice bibliographique
Résumé
Advances in high-throughput genomic-scanning have expanded the repertory of genetic variations in DNA sequences encoding ErbB tyrosine kinase receptors in humans, including single nucleotide polymorphisms (SNPs), polymorphic repetitive elements, microsatellite variations, small-scale insertions and deletions. The ErbB family members: EGFR, ErbB2, ErbB3, and ErbB4 receptors are established as drivers of many aspects of tumor initiation and progression to metastasis. This knowledge has provided rationales for the development of an arsenal of anti-ErbB therapeutics, ranging from small molecule kinase inhibitors to monoclonal antibodies. Anti-ErbB agents are becoming the cornerstone therapeutics for the management of cancers that overexpress hyperactive variants of ErbB receptors, in particular ErbB2-positive breast cancer and non-small cell lung carcinomas. However, their clinical benefit has been limited to a subset of patients due to a wide heterogeneity in drug response despite the expression of the ErbB targets, attributed to intrinsic (primary) and to acquired (secondary) resistance. Somatic mutations in ErbB tyrosine kinase domains have been extensively investigated in preclinical and clinical setting as determinants for either high sensitivity or resistance to anti-ErbB therapeutics. In contrast, only scant information is available on the impact of SNPs, which are widespread in genes encoding ErbB receptors, on receptor structure and activity, and their predictive values for drug susceptibility. This review aims to briefly update polymorphic variations in genes encoding ErbB receptors based on recent advances in deep sequencing technologies, and to address challenging issues for a better understanding of the functional impact of single versus combined SNPs in ErbB genes to receptor topology, receptor-drug interaction, and drug susceptibility. The potential of exploiting SNPs in the era of stratified targeted therapeutics is discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».