Targeting Cyclin-Dependent Kinases in Human Cancers: From Small Molecules to Peptide Inhibitors
Notice bibliographique
Résumé
Cyclin-dependent kinases (CDK/Cyclins) form a family of heterodimeric kinases that play central roles in regulation of cell cycle progression, transcription and other major biological processes including neuronal differentiation and metabolism. Constitutive or deregulated hyperactivity of these kinases due to amplification, overexpression or mutation of cyclins or CDK, contributes to proliferation of cancer cells, and aberrant activity of these kinases has been reported in a wide variety of human cancers. These kinases therefore constitute biomarkers of proliferation and attractive pharmacological targets for development of anticancer therapeutics. The structural features of several of these kinases have been elucidated and their molecular mechanisms of regulation characterized in depth, providing clues for development of drugs and inhibitors to disrupt their function. However, like most other kinases, they constitute a challenging class of therapeutic targets due to their highly conserved structural features and ATP-binding pocket. Notwithstanding, several classes of inhibitors have been discovered from natural sources, and small molecule derivatives have been synthesized through rational, structure-guided approaches or identified in high throughput screens. The larger part of these inhibitors target ATP pockets, but a growing number of peptides targeting protein/protein interfaces are being proposed, and a small number of compounds targeting allosteric sites have been reported.
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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 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».