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Enregistrement W2885983462 · doi:10.1158/1535-7163.targ-17-a152

Abstract A152: Emerging indications for kinase-targeted therapies: screening for new targets

2018· article· en· W2885983462 sur OpenAlexaff
Rick Li, Shenshen Lai, Allan K. Mah, Hong Zhang, Jun Yan, A. Marotta, Zaihui Zhang

Notice bibliographique

RevueMolecular Cancer Therapeutics · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Lymphocytic Leukemia Research
Établissements canadiensSignalChem (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKinomeKinaseVandetanibTyrosine kinaseReceptor tyrosine kinaseMedicinePharmacologyCabozantinibCancer researchSorafenibBiologyCancerBiochemistrySignal transductionInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Protein kinases play key roles in normal physiologic functions. Aberration of individual protein kinases and the pathways that these enzymes govern are centrally involved in the pathogenesis of a number of diseases including cancer, neurologic disorders, metabolic diseases, and autoimmune conditions. Targeting these enzymes using small-molecule approaches has been proven to be highly relevant in terms of treating cancer and, more recently, autoimmune conditions like rheumatoid arthritis. Evaluating the specificities of these compounds across the kinome and relating these effects with clinical manifestations may provide important insights into how these compounds can be used to treat other diseases. In this study, we evaluated the specificity of four compounds–saracatinib, vandetanib, crizotinib, and cabozantinib–across a panel of 48 kinases representing 7 major groups and other kinases. They were assessed at 1 and 10 µM using the “gold standard” radiometric assay. A 50% reduction in kinase activity at the single point concentration at 1 μM was deemed to be of relevance in this study as that would signify an IC50 of less than 1 µM. The study demonstrated that all four compounds inhibited greater than 30% of the kinases within this 48-kinase panel, albeit different kinase targets. Interestingly, none of the selected kinases within AGC, CAMK, and CGMC subgroups was inhibited more than 50% at 1 μM. Furthermore, all 4 inhibitors exhibited greatest potency against their intended kinase targets, mainly receptor and cytoplasmic tyrosine kinases, RTKs, and CTKs, respectively. Specifically, saracatanib inhibited PDGFR, KIT, EGFR, and BTK; vandetanib inhibited FGFR2 and KDR, an RTK that interacts with the ligand VEGF; crizotinib inhibited insulin receptor (InsR); and cabozantinb had effect on DDR2, FLT1, FLT3, KDR, MET, and TRKA. In conclusion, we have demonstrated the power of using unbiased protein kinase panels to uncover novel biochemical interactions with potential therapeutic values. Of the four inhibitors tested above, we have found several new targets for each, including an interaction between crizotinib and insulin receptor, an RTK involved in metabolic homeostasis. This opens up possible implications for crizotinib in regulating metabolic homeostasis. Citation Format: Rick Li, Shenshen Lai, Allan Mah, Hong Zhang, Jun Yan, Anthony Marotta, Zaihui Zhang. Emerging indications for kinase-targeted therapies: screening for new targets [abstract]. In: Proceedings of the AACR-NCI-EORTC International Conference: Molecular Targets and Cancer Therapeutics; 2017 Oct 26-30; Philadelphia, PA. Philadelphia (PA): AACR; Mol Cancer Ther 2018;17(1 Suppl):Abstract nr A152.

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)0,001
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,316 · 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

Citations0
Publié2018
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