Recent Advances in the Development and Application of Radiolabeled Kinase Inhibitors for PET Imaging
Notice bibliographique
Résumé
Over the last 20 years, intensive investigation and multiple clinical successes targeting protein kinases, mostly for cancer treatment, have identified small molecule kinase inhibitors as a prominent therapeutic class. In the course of those investigations, radiolabeled kinase inhibitors for positron emission tomography (PET) imaging have been synthesized and evaluated as diagnostic imaging probes for cancer characterization. Given that inhibitor coverage of the kinome is continuously expanding, in vivo PET imaging will likely find increasing applications for therapy monitoring and receptor density studies both in- and outside of oncological conditions. Early investigated radiolabeled inhibitors, which are mostly based on clinically approved tyrosine kinase inhibitor (TKI) isotopologues, have now entered clinical trials. Novel radioligands for cancer and PET neuroimaging originating from novel but relevant target kinases are currently being explored in preclinical studies. This article reviews the literature involving radiotracer design, radiochemistry approaches, biological tracer evaluation and nuclear imaging results of radiolabeled kinase inhibitors for PET reported between 2010 and mid-2015. Aspects regarding the usefulness of pursuing selective vs. promiscuous inhibitor scaffolds and the inherent challenges associated with intracellular enzyme imaging will be discussed.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».