Identification of Potential Drug Targets in Cancer Signaling Pathways using Stochastic Logical Models
Notice bibliographique
Résumé
The investigation of vulnerable components in a signaling pathway can contribute to development of drug therapy addressing aberrations in that pathway. Here, an original signaling pathway is derived from the published literature on breast cancer models. New stochastic logical models are then developed to analyze the vulnerability of the components in multiple signalling sub-pathways involved in this signaling cascade. The computational results are consistent with the experimental results, where the selected proteins were silenced using specific siRNAs and the viability of the cells were analyzed 72 hours after silencing. The genes elF4E and NFkB are found to have nearly no effect on the relative cell viability and the genes JAK2, Stat3, S6K, JUN, FOS, Myc, and Mcl1 are effective candidates to influence the relative cell growth. The vulnerabilities of some targets such as Myc and S6K are found to vary significantly depending on the weights of the sub-pathways; this will be indicative of the chosen target to require customization for therapy. When these targets are utilized, the response of breast cancers from different patients will be highly variable because of the known heterogeneities in signaling pathways among the patients. The targets whose vulnerabilities are invariably high might be more universally acceptable targets.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».