Notice bibliographique
Résumé
Background: The clinical success of the tyrosine kinase inhibitor imatinib (Gleevec; STI-571) in the treatment of several leukemias has emphasized the proof-of-concept that molecularly targeted drug design is a viable approach to cancer therapy. However, the emergence of imatinib-resistant phenotypes has spurred a vast amount of research towards finding newer and more potent kinase inhibitors that can overcome drug resistance. Unexpectedly, the newest inhibitors are often less specific than imatinib, inhibiting not only BCR-Abl (the target of imatinib), but also the Src family of tyrosine kinases, which have recently been shown to be downstream effectors of BCR-Abl. Objective: This review summarizes some of the new BCR-Abl inhibitors that have followed from the teaming of combinatorial library searches and structure-based drug design, giving attention to the structural aspects of drug recognition. Conclusion: The use of lower-specificity inhibitors seemingly undermines the rationale behind targeted therapy, yet it appears to be a critical aspect of overcoming drug resistance. Combination therapy with a cocktail of drugs, including an inhibitor of the T315I resistance mutation, will be the next maneuver in the battle against BCR-Abl in the treatment of chronic myelogenous leukemia.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».