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Enregistrement W2080129684 · doi:10.1158/1538-7445.am2011-1373

Abstract 1373: Identification of potential anti-tumor therapeutics targeting the Six1 transcriptional complex

2011· article· en· W2080129684 sur OpenAlexaff
Melanie A. Blevins, Jianghong An, Steven J.M. Jones, Manju Swaroop, Marc Ferrer, Heide L. Ford, Rui Zhao

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueUbiquitin and proteasome pathways
Établissements canadiensBC Cancer Agency
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHomeoboxCancer researchCarcinogenesisIn silicoBreast cancerCancerTranscription factorBiologyMetastasisComputational biologyGeneGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Six1, a homeobox gene highly expressed during embryogenesis, is later down-regulated in most adult tissues. Six1 over-expression in adult tissues plays a causal role in the onset and progression of a significant proportion of breast and other cancers, as illustrated by its over-expression in 50% of primary breast tumors and 90% of metastatic sites. This selective over-expression establishes the Six1 gene as an attractive target for future anti-cancer therapeutics. To date, most breast cancer therapies do not specifically target cancerous cells and have considerable side effects. Therefore, it is important that new therapies are developed with specificity for cancerous cells and with fewer side effects. We hypothesize that molecules targeting the Six1 transcriptional complex can inhibit tumor cell proliferation and metastasis in breast cancer with limited side effects. Six1 requires the Eya family of co-activator proteins to activate transcription. Eya2 seems to be the most relevant Eya family member in breast tumorigenesis. Since single amino acid mutations have been shown to significantly reduce the Six1/Eya2 interaction, we hypothesize that this interaction can be disrupted by small molecules. We propose that disruption of the Six1/Eya2 interaction would greatly diminish the effects of Six1 activation in cancerous cells. Therefore, we developed a HTS assay to identify small molecule inhibitors of the Six1/Eya2 interaction. Additionally, screening of 33 compounds identified through an in silico screen in collaboration with the Michael Smith Genomics Center identified a promising lead compound that inhibits the Six1/Eya2 interaction. The lead compound is presently being evaluated for its efficacy, specificity, and mechanism of action using structural, biochemical, and cell-based assays. In addition, we have begun structure activity relationship studies to further optimize our lead compound. Citation Format: {Authors}. {Abstract title} [abstract]. In: Proceedings of the 102nd Annual Meeting of the American Association for Cancer Research; 2011 Apr 2-6; Orlando, FL. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2011;71(8 Suppl):Abstract nr 1373. doi:10.1158/1538-7445.AM2011-1373

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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0050,001

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 Opus0,150
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,224 · 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

Citations0
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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