Challenges and Perspectives on the Development of Small-Molecule EGFR Inhibitors against T790M-Mediated Resistance in Non-Small-Cell Lung Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Because of the development of drug-resistance mutations, particularly the "gatekeeper" threonine(790)-to-methionine(790) (T790M) mutation in the ATP-binding pocket of the epidermal growth factor receptor (EGFR), the current generation of EGFR tyrosine kinase inhibitors lost their clinical efficacy. Recently, a large number of small-molecule inhibitors with striking inhibitory potency against EGFR mutants with the T790M change have been identified. In particular, the inhibitors rociletinib and osimertinib, which can selectively target both sensitizing mutations and the T790M resistance while sparing the wild-type (WT) form of the receptor, have been designated as breakthrough therapies in the treatment of mutant non-small-cell lung cancer (NSCLC) by the U.S. FDA in 2014. We hope that this review on the small-molecule EGFR T790M inhibitors, along with their discovery strategies, will assist in the design of future T790M-containing EGFR inhibitors with high levels of selectivity over WT EGFR, broad kinase selectivity, and desirable physicochemical properties.
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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 | 0,008 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,003 |
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 ».