MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2327659954 · doi:10.2174/156800911794519770

Clioquinol – A Novel Copper-Dependent and Independent Proteasome Inhibitor

2011· review· en· W2327659954 sur OpenAlexaff
Aaron D. Schimmer

Notice bibliographique

RevueCurrent Cancer Drug Targets · 2011
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBiological Research and Disease Studies
Établissements canadiensOntario Institute for Cancer ResearchPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClioquinolProteasome inhibitorProteasomePharmacologyChemistryExtracellularIntracellularMechanism of actionProdrugCancer researchBiochemistryMedicineIn vitro

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Clioquinol (5-chloro-7-iodo-quinolin-8-ol) was used in the 1950's-1970's as an oral anti-parasitic agent. More recently, studies have demonstrated that Clioquinol displays preclinical efficacy in the treatment of malignancy. Its anti-cancer activity relates, at least in part, to its ability to inhibit the proteasome through mechanisms dependent and independent of its ability to bind heavy metals such as copper. By acting as a metal ionophore Clioquinol transports metal ions from the extracellular environment into the cell and mobilizes weakly bound intracellular stores. It then directs the metal to the proteasome resulting in disruption of this enzymatic complex. In addition, Clioquinol is capable of directly inhibiting the proteasome at higher concentrations. Thus, Clioquinol represents a novel therapeutic strategy to inhibit the proteasome. Given the prior toxicology and pharmacology studies, Clioquinol could be rapidly repositioned for a new anti-cancer indication. This review highlights the mechanism of action of Clioquinol as a proteasome inhibitor. In addition, it discusses the human pharmacology and toxicology studies and how this information would guide a phase I clinical trial of this agent for patients with malignancy.

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)0,000
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,078
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,295 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations48
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCurrent Cancer Drug TargetsMême sujetBiological Research and Disease StudiesTravaux en français237 207