RAS Synthetic Lethal Screens Revisited: Still Seeking the Elusive Prize?
Notice bibliographique
Résumé
The RAS genes are critical oncogenic drivers activated by point mutation in some 20% of human malignancies. However, no pharmacologic approaches to targeting RAS proteins directly have yet succeeded, leading to suggestions that these proteins may be "undruggable." This has led to two alternative indirect approaches to targeting RAS function in cancer. One has been to target RAS signaling pathways downstream at tractable enzymes such as kinases, particularly in combination. The other, which is the focus of this review, has been to seek targets that are essential in cells bearing an activated RAS oncogene, but not those without. This synthetic lethal approach, while rooted in ideas from invertebrate genetics, has been inspired most strongly by the successful use of PARP inhibitors, such as olaparib, in the clinic to treat BRCA defective cancers. Several large-scale screens have been carried out using RNA interference-mediated expression silencing to find genes that are uniquely essential to RAS-mutant but not wild-type cells. These screens have been notable for the low degree of overlap between their results, with the possible exception of proteasome components, and have yet to lead to successful new clinical approaches to the treatment of RAS-mutant cancers. Possible reasons for these disappointing results are discussed here, along with a reevaluation of the approaches taken. On the basis of experience to date, RAS synthetic lethality has so far fallen some way short of its original promise and remains unproven as an approach to finding effective new ways of tackling RAS-mutant cancers. Clin Cancer Res; 21(8); 1802-9. ©2015 AACR. See all articles in this CCR Focus section, "Targeting RAS-Driven Cancers."
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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 | 0,009 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».