Deciphering the link between PI3K and PAK: An opportunity to target key pathways in pancreatic cancer?
Notice bibliographique
Résumé
// Kiruthikah Thillai 1,2,* , Hoyin Lam 1,* , Debashis Sarker 1,2 and Claire M. Wells 1 1 Division of Cancer Studies, King’s College London, London, United Kingdom 2 Department of Medical Oncology, Guy’s and St Thomas’ NHS Trust, London, United Kingdom * Both authors have contributed equally to this work Correspondence to: Claire M. Wells, email: // Keywords : pancreatic cancer, PAK, PI3K Received : July 29, 2016 Accepted : October 27, 2016 Published : November 11, 2016 Abstract The development of personalised therapies has ushered in a new and exciting era of cancer treatment for a variety of solid malignancies. Yet pancreatic ductal adenocarcinoma (PDAC) has failed to benefit from this paradigm shift, remaining notoriously refractory to targeted therapies. Chemotherapy is the cornerstone of management but can offer only modest survival benefits of a few months with 5-year survival rates rarely exceeding 3%. Despite these disappointing statistics, significant strides have been made towards understanding the complex biology of pancreatic cancer, with deep genomic sequencing identifying novel genetic aberrations and key signalling pathways. The PI3K-PDK1-AKT pathway has received great attention due to its prominence in carcinogenesis. However, efforts to target several components of this network have resulted in only a handful of drugs demonstrating any survival benefit in solid tumors; despite promising pre-clinical results. p-21 activated kinase 4 (PAK4) is a gene that is recurrently amplified or overexpressed in PDAC and both PAK4 and related family member PAK1, have been linked to aberrant RAS activity, a common feature in pancreatic cancer. As regulators of PI3K, PAKs have been highlighted as a potential prognostic marker and therapeutic target. In this review, we discuss the biology of pancreatic cancer and the close interaction between PAKs and the PI3K pathway. We also suggest proposals for future research that may see the development of effective targeted therapies that could finally improve outcomes for this disease.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,003 |
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 ».