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Enregistrement W2017839954 · doi:10.1172/jci66398

An androgen receptor N-terminal domain antagonist for treating prostate cancer

2013· article· en· W2017839954 sur OpenAlexafffund
Jae‐Kyung Myung, Carmen A. Bañuelos, Javier Fernández, Nasrin R. Mawji, Jun Wang, Amy H. Tien, Yu Chi Yang, Iran Tavakoli, Simon Haile, Kate Watt, Iain J. McEwan, Stephen R. Plymate, Raymond J. Andersen, Marianne D. Sadar

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Investigation · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueProstate Cancer Treatment and Research
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaBC Cancer Agency
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteMedical Research and Materiel CommandCanadian Institutes of Health ResearchDOD Prostate Cancer Research ProgramProstate Cancer UK
Mots-clésAndrogen receptorProstate cancerSmall moleculeCancer researchChemistryAntagonistspliceAndrogenAlternative splicingCell biologyCancerReceptorBiologyPharmacologyComputational biologyHormoneMedicineInternal medicineBiochemistryGeneGene isoform

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hormone therapies for advanced prostate cancer target the androgen receptor (AR) ligand-binding domain (LBD), but these ultimately fail and the disease progresses to lethal castration-resistant prostate cancer (CRPC). The mechanisms that drive CRPC are incompletely understood, but may involve constitutively active AR splice variants that lack the LBD. The AR N-terminal domain (NTD) is essential for AR activity, but targeting this domain with small-molecule inhibitors is complicated by its intrinsic disorder. Here we investigated EPI-001, a small-molecule antagonist of AR NTD that inhibits protein-protein interactions necessary for AR transcriptional activity. We found that EPI analogs covalently bound the NTD to block transcriptional activity of AR and its splice variants and reduced the growth of CRPC xenografts. These findings suggest that the development of small-molecule inhibitors that bind covalently to intrinsically disordered proteins is a promising strategy for development of specific and effective anticancer agents.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,096
Tête enseignante GPT0,450
Écart entre enseignants0,354 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations311
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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