PIM serine/threonine kinases in the pathogenesis and therapy of hematologic malignancies and solid cancers
Notice bibliographique
Résumé
The identification as cooperating targets of Proviral Integrations of Moloney virus in murine lymphomas suggested early on that PIM serine/threonine kinases play an important role in cancer biology. Whereas elevated levels of PIM1 and PIM2 were mostly found in hematologic malignancies and prostate cancer, increased PIM3 expression was observed in different solid tumors. PIM kinases are constitutively active and their activity supports in vitro and in vivo tumor cell growth and survival through modification of an increasing number of common as well as isoform-specific substrates including several cell cycle regulators and apoptosis mediators. PIM1 but not PIM2 seems also to mediate homing and migration of normal and malignant hematopoietic cells by regulating chemokine receptor surface expression. Knockdown experiments by RNA interference or dominant-negative acting mutants suggested that PIM kinases are important for maintenance of a transformed phenotype and therefore potential therapeutic targets. Determination of the protein structure facilitated identification of an increasing number of potent small molecule PIM kinase inhibitors with in vitro and in vivo anticancer activity. Ongoing efforts aim to identify isoform-specific PIM inhibitors that would not only help to dissect the kinase function but hopefully also provide targeted therapeutics. Here, we summarize the current knowledge about the role of PIM serine/threonine kinases for the pathogenesis and therapy of hematologic malignancies and solid cancers, and we highlight structural principles and recent progress on small molecule PIM kinase inhibitors that are on their way into first clinical trials.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».