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Enregistrement W2080556827 · doi:10.4161/cbt.19074

Evaluation of checkpoint kinase targeting therapy in Acute Myeloid Leukemia with complex karyotype

2012· article· en· W2080556827 sur OpenAlexaff
Christine Didier, Cécile Demur, Fanny Grimal, Denis Jullien, Stéphane Manenti, Bernard Ducommun

Notice bibliographique

RevueCancer Biology & Therapy · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Myeloid Leukemia Research
Établissements canadiensCanadian Nautical Research Society
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCancer researchMyeloid leukemiaCHEK1Clonogenic assayBiologyHaematopoiesisProgenitor cellMyeloidCell cycle checkpointCell cycleStem cellCancerCellCell biologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There has been considerable interest in targeting cell cycle checkpoints particularly in emerging and alternative anticancer strategies. Here, we show that checkpoint abrogation by AZD7762, a potent and selective CHK1/2 kinase inhibitor enhances genotoxic treatment efficacy in immature KG1a leukemic cell line and in AML patient samples, particularly those with a complex karyotype, which display major genomic instability and chemoresistance. Furthermore, these data suggest that constitutive DNA-damage level might be useful markers to select AML patients susceptible to receive checkpoint inhibitor in combination with conventional chemotherapy. Moreover, this study demonstrates for the first time that AZD7762 inhibitor targets the CD34(+)CD38(-)CD123(+) primitive leukemic progenitors, which are responsible for the majority of AML patients relapse. Finally, CHK1 inhibition does not seem to affect clonogenic potential of normal hematopoietic progenitors.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,472
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,082
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,299 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations19
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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