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Enregistrement W2166963862 · doi:10.2174/187152012800228823

Synthesis of Cis-Fused Pyran Indolocarbazole Derivatives that Inhibit FLT3 Kinase and the DNA Damage Kinase, Checkpoint Kinase 1

2012· article· en· W2166963862 sur OpenAlexafffund
Françoise Perron‐Sierra, Nathalie Kucharkzyk, Céline Boucley, Christel Guyard-Daumas, Sophie Sciberras, Christine Fouache, Sabine Plantier, Aurélie Studény, Céline Bossard, Patrick Casara, Roy M. Golsteyn

Notice bibliographique

RevueAnti-Cancer Agents in Medicinal Chemistry · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer-related Molecular Pathways
Établissements canadiensUniversity of Lethbridge
Organismes subventionnairesInstitut de Recherches ServierAlberta Innovates
Mots-clésKinaseCHEK1PyranProtein kinase ATyrosine kinaseG2-M DNA damage checkpointCancer researchBiologyChemistryBiochemistrySignal transductionCell cycle checkpointCellCell cycleStereochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Protein kinases are important enzymes in solid tumour and leukaemia pathologies. Their structures are well understood at the atomic level and their key role in the progression of certain cancers makes them valuable targets for anti-cancer therapy. Through medicinal chemical approaches, we developed an efficient preparative stereospecific synthesis of N12, N13 pyran-bridged indolocarbazoles that opens access to functional diversity within this previously challenging series. We focused upon the indolocarbazole class of chemical inhibitors, which includes S27888, an inhibitor we previously identified. We used biochemical and cell-based assays to identify small molecule inhibitors of Checkpoint kinase 1 (Chk1), a serine/threonine protein kinase that is activated when cancer cells are treated with genotoxic agents. These compounds show a promising inhibitory profile on Chk1. Furthermore, these compounds are active against FLT3, which is a tyrosine kinase that is frequently activated in human leukaemias. These data suggest that this chemical class may provide a source of therapeutic compounds for a broad range of human cancers.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,259 · 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.

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

Citations4
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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