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Enregistrement W2337969683 · doi:10.1371/journal.pone.0129168

Designing and Testing of Novel Taxanes to Probe the Highly Complex Mechanisms by Which Taxanes Bind to Microtubules and Cause Cytotoxicity to Cancer Cells

2015· article· en· W2337969683 sur OpenAlexaff
Marc St. George, Ahmed T. Ayoub, Asok Banerjee, Cassandra D. M. Churchill, Philip Winter, Mariusz Kłobukowski, Carol E. Cass, Richard F. Ludueña, Jack A. Tuszyński, Sambasivarao Damaraju

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMicrotubule and mitosis dynamics
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPaclitaxelTubulinMicrotubuleCytotoxicityIsotypeBinding siteChemistryCancer researchComputational biologyCancerBiologyCell biologyBiochemistryIn vitroImmunologyGeneticsAntibody

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Our previous work identified an intermediate binding site for taxanes in the microtubule nanopore. The goal of this study was to test derivatives of paclitaxel designed to bind to this intermediate site differentially depending on the isotype of β-tubulin. Since β-tubulin isotypes have tissue-dependent expression--specifically, the βIII isotype is very abundant in aggressive tumors and much less common in normal tissues--this is expected to lead to tubulin targeted drugs that are more efficacious and have less side effects. Seven derivatives of paclitaxel were designed and four of these were amenable for synthesis in sufficient purity and yield for further testing in breast cancer model cell lines. None of the derivatives studied were superior to currently used taxanes, however computer simulations provided insights into the activity of the derivatives. Our results suggest that neither binding to the intermediate binding site nor the final binding site is sufficient to explain the activities of the derivative taxanes studied. These findings highlight the need to iteratively improve on the design of taxanes based on their activity in model systems. Knowledge gained on the ability of the engineered drugs to bind to targets and bring about activity in a predictable manner is a step towards personalizing therapies.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
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)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,072
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,183 · 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'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

Citations13
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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