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Enregistrement W2916036960 · doi:10.3390/cancers11030275

Targeting ALK in Cancer: Therapeutic Potential of Proapoptotic Peptides

2019· review· en· W2916036960 sur OpenAlexaff
Arthur Aubry, Stéphane Galiacy, Michèle Allouche

Notice bibliographique

RevueCancers · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLung Cancer Treatments and Mutations
Établissements canadiensLunenfeld-Tanenbaum Research InstituteUniversity of TorontoMount Sinai Hospital
Organismes subventionnairesUniversité Toulouse III - Paul SabatierFondation de FranceInstitut National de la Santé et de la Recherche Médicale
Mots-clésAnaplastic lymphoma kinaseCancer researchTyrosine kinaseLung cancerReceptor tyrosine kinaseCrizotinibCancerMedicineTargeted therapyKinaseBiologyReceptorOncologyInternal medicineCell biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ALK is a receptor tyrosine kinase, associated with many tumor types as diverse as anaplastic large cell lymphomas, inflammatory myofibroblastic tumors, breast and renal cell carcinomas, non-small cell lung cancer, neuroblastomas, and more. This makes ALK an attractive target for cancer therapy. Since ALK⁻driven tumors are dependent for their proliferation on the constitutively activated ALK kinase, a number of tyrosine kinase inhibitors have been developed to block tumor growth. While some inhibitors are under investigation in clinical trials, others are now approved for treatment, notably in ALK-positive lung cancer. Their efficacy is remarkable, however limited in time, as the tumors escape and become resistant to the treatment through different mechanisms. Hence, there is a pressing need to target ALK-dependent tumors by other therapeutic strategies, and possibly use them in combination with kinase inhibitors. In this review we will focus on the therapeutic potential of proapoptotic ALK-derived peptides based on the dependence receptor properties of ALK. We will also try to make a non-exhaustive list of several alternative treatments targeting ALK-dependent and independent signaling pathways.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,966
Score d'incertitude au seuil0,860

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,399
Écart entre enseignants0,347 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations46
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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