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Enregistrement W2319796016 · doi:10.1158/1538-7445.am10-4291

Abstract 4291: Imetelstat, a telomerase inhibitor in phase I trials in solid tumor and hematological malignancies, has broad activity against multiple types of cancer stem cells

2010· article· en· W2319796016 sur OpenAlexaff
Immanual Joseph, William Matsui, Uri Tabori, Harley I. Kornblum, Brittney‐Shea Herbert, Calvin B. Harley, Robert Tressler

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer Research and Treatments
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTelomeraseCancer researchTelomereCancerCancer stem cellClonogenic assayMetastasisCancer cellImmunologyBiologyStem cellMedicineCellInternal medicineGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Numerous studies show that multiple tumor types have rare subpopulations of cells that are initiators of tumor growth, recurrence, and are implicated in tumor metastasis formation. Because of their clonogenic potential, these cells are referred to as tumor initiating cells (TICs) or cancer stem cells. TICs express ABC transporters and can reside in the host in a quiescent state within their preferred niche, which contributes to their resistance to therapies that are effective against bulk tumor cells. Patients having significant objective responses often develop recurrent resistant disease that is thought to be due to TIC outgrowth, and this is thought to contribute to a lack of clinically durable responses. Therefore agents targeting TICs should be included in current therapeutic strategies to assure more effective disease control in patients. Telomerase activation is a common phenotype for the majority of cancers and is essential for maintaining their immortal phenotype. Most tumors having elevated telomerase activity also have shorter telomere lengths than their normal tissue counterparts, and these characteristics make telomerase a promising therapeutic target for cancer. Tumor initiating cells, while distinct from the bulk tumor cell population, share the common traits of increased telomerase activity and relatively short telomeres, suggesting that inhibiting telomerase would be an effective modality for targeting these cells across multiple tumor types. Imetelstat is a potent and specific competitive inhibitor of telomerase currently in phase I clinical trials in solid tumor and hematological malignancies. We have carried out in vitro and in vivo studies demonstrating that imetelstat inhibits telomerase and is effective in targeting TICs from myeloma, melanoma, breast, pancreatic, pediatric glioma, neuroblastoma, prostatic, lung and glioblastoma multiforme tumor types. Our data show that while treatment of TICs with imetelstat is effective, the mechanisms of TIC inhibition may vary depending on the tumor type, and can include antiproliferative effects, induction of apoptotosis or senescence, terminal differentiation, and inhibition of clonogenicity in vitro, as well as inhibition of tumor engraftment and spontaneous metastasis formation in vivo. In summary, imetelstat, a first in class telomerase inhibitor currently in clinical trials, is a promising agent for targeting TICs with broad activity against multiple cancer stem cell types, but the mechanism of inhibition of TICs may vary depending on the specific tumor type. Citation Format: {Authors}. {Abstract title} [abstract]. In: Proceedings of the 101st Annual Meeting of the American Association for Cancer Research; 2010 Apr 17-21; Washington, DC. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2010;70(8 Suppl):Abstract nr 4291.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,002

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.

Tête enseignante Opus0,104
Tête enseignante GPT0,436
Écart entre enseignants0,332 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai non randomisé
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

Citations0
Publié2010
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