Methods to validate Hsp90 inhibitor specificity, to identify off-target effects, and to rethink approaches for further clinical development
Notice bibliographique
Résumé
The molecular chaperone Hsp90 is one component of a highly complex and interactive cellular proteostasis network (PN) that participates in protein folding, directs misfolded and damaged proteins for destruction, and participates in regulating cellular transcriptional responses to environmental stress, thus promoting cell and organismal survival. Over the last 20 years, it has become clear that various disease states, including cancer, neurodegeneration, metabolic disorders, and infection by diverse microbes, impact the PN. Among PN components, Hsp90 was among the first to be pharmacologically targeted with small molecules. While the number of Hsp90 inhibitors described in the literature has dramatically increased since the first such small molecule was described in 1994, it has become increasingly apparent that not all of these agents have been sufficiently validated for specificity, mechanism of action, and lack of off-target effects. Given the less than expected activity of Hsp90 inhibitors in cancer-related human clinical trials, a re-evaluation of potentially confounding off-target effects, as well as confidence in target specificity and mechanism of action, is warranted. In this commentary, we provide feasible approaches to achieve these goals and we discuss additional considerations to improve the clinical efficacy of Hsp90 inhibitors in treating cancer and other diseases.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».