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Enregistrement W2068473940 · doi:10.1158/0008-5472.can-14-2607

When Will Resistance Be Futile?

2014· review· en· W2068473940 sur OpenAlexaff
Katherine L. B. Borden

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2014
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Lymphocytic Leukemia Research
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteU.S. Public Health Service
Mots-clésDrug resistanceCancerDrugBiologyCancer researchPharmacologyMedicineGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cancer cells rapidly evolve a multitude of defense mechanisms to evade the effects of the oncologist's drug arsenal. Unfortunately, clinical strategies to overcome these lag far behind. This mismatch likely underlies our inability to implement new durable treatment strategies. Here, a new form of multidrug resistance, inducible drug glucuronidation, is discussed. This form was discovered while developing means to target a specific oncogene, the eukaryotic translation initiation factor 4E (eIF4E), with its inhibitor ribavirin. In two clinical studies, ribavirin treatment led to substantial clinical responses, but all responding patients eventually relapsed. In most cases, this was due to the overexpression of the sonic hedgehog transcription factor Gli1, which elevated the UDP glucuronsyltransferase UGT1A enzymes. UGT1As add glucuronic acid to many drugs. Indeed, these cells are resistant to not only ribavirin, but also Ara-C, and likely other drugs. Inhibition of Gli1 reduced UGT1As, eliminated drug glucuronides, and renewed sensitivity to ribavirin and Ara-C. These studies highlight that cancer cells and their resistant counterparts metabolize drugs differently from each other as well as from normal cells. Likely, these inducible modifications go beyond glucuronidation. Understanding the extent of inducible drug modifications and the pathways that drive expression of the corresponding enzymatic machinery will better position us to finally make resistance futile.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,579
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,209
Tête enseignante GPT0,511
Écart entre enseignants0,302 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations5
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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