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Enregistrement W2336194186 · doi:10.1002/cmdc.201600185

Inside Cover: Disarming an Electrophilic Warhead: Retaining Potency in Tyrosine Kinase Inhibitor (TKI)‐Resistant CML Lines While Circumventing Pharmacokinetic Liabilities (ChemMedChem 8/2016)

2016· paratext· en· W2336194186 sur OpenAlexaff
Ahmed M. Ali, Rodolfo F. Gómez‐Biagi, David A. Rosa, Ping‐Shan Lai, William L. Heaton, Ji Sung Park, Anna M. Eiring, Nadeem A. Vellore, Elvin D. de Araujo, Daniel P. Ball, Andrew E. Shouksmith, Ami B. Patel, Michael W. Deininger, Thomas O’Hare, Patrick T. Gunning

Notice bibliographique

RevueChemMedChem · 2016
Typeparatext
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueSynthesis of Tetrazole Derivatives
Établissements canadiensAmgen (Canada)University of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImatinibTyrosine kinaseMyeloid leukemiaTyrosine-kinase inhibitorPharmacologyChemistryDasatinibImatinib mesylateCancer researchMedicineSignal transductionBiochemistryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The inside cover picture shows the small molecule AM-1-124, an inhibitor of imatinib-resistant chronic myeloid leukemia (CML) cells. Pharmacologic blockade of the activation of signal transducer and activator of transcription 3 (STAT3) in tyrosine kinase inhibitor (TKI)-resistant CML cell lines characterized by kinase-independent resistance was shown to re-sensitize CML cells to TKI therapy, suggesting that STAT3 inhibitors in combination with TKIs are an effective combinatorial therapeutic for the treatment of CML. We have conducted a focused structure–activity relationship (SAR) study on SH-4-054, a promising in vitro anti-pSTAT3 inhibitor with limited bioavailability in vivo (t1/2=10 min), to afford AM-1-124, which had a lower molecular weight, a more selective cytotoxic effect against imatinib-resistant CML cells, and an improved half-life in CD-1 mice. More information can be found in the Full Paper by William L. Heaton, Michael W. Deininger, Patrick T. Gunning et al. on page 850 in Issue 8, 2016 (DOI: 10.1002/cmdc.201600021).

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,083
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,246 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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