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Enregistrement W2085359619 · doi:10.1111/j.1365-2141.2007.06913.x

The selective Aurora B kinase inhibitor AZD1152 is a potential new treatment for multiple myeloma

2007· article· en· W2085359619 sur OpenAlexaff
Robert P. Evans, Claudia Naber, Tara Steffler, Tamara Checkland, Christopher A. Maxwell, Jonathan J. Keats, Andrew R. Belch, Linda M. Pilarski, Raymond Lai, Tony Reiman

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Haematology · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMicrotubule and mitosis dynamics
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesApplied Materials
Mots-clésAurora inhibitorAurora B kinaseAurora kinaseMultiple myelomaPlasma Cell MyelomaAurora A kinaseCancer researchApoptosisKinaseMedicineCell cycleBiologyInternal medicineCellCancerCytokinesisCell biologyCell divisionBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aurora kinases are potential targets for cancer therapy. Previous studies have validated Aurora kinase A as a therapeutic target in multiple myeloma (MM), and have demonstrated in vitro anti-myeloma effects of small molecule Aurora kinase inhibitors that inhibit both Aurora A and B. This study demonstrated that Aurora B kinase was strongly expressed in myeloma cell lines and primary plasma cells. The selective Aurora B inhibitor AZD1152-induced apoptotic death in myeloma cell lines at nanomolar concentrations, with a cell cycle phenotype consistent with that reported previously for Aurora B inhibition. In some cases, AZD1152 in combination with dexamethasone showed increased anti-myeloma activity compared with the use of either agent alone. AZD1152 was active against sorted CD138(+) BM plasma cells from myeloma patients but also, as expected, was toxic to CD138(-) marrow cells from the same patients. In a murine myeloma xenograft model, AZD1152-inhibited tumour growth at well-tolerated doses and induced cell death in established tumours, with associated mild, transient leucopenia. AZD1152 shows promise in these preclinical studies as a novel treatment for MM.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,248
Score d'incertitude au seuil0,508

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,242 · 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.

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

Citations61
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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