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Enregistrement W2949512680 · doi:10.7554/elife.37161

The SERM/SERD bazedoxifene disrupts ESR1 helix 12 to overcome acquired hormone resistance in breast cancer cells

2018· article· en· W2949512680 sur OpenAlexfundno aff
Sean W. Fanning, Rinath Jeselsohn, Venkatasubramanian Dharmarajan, Christopher G. Mayne, Mostafa Karimi, Gilles Buchwalter, René Houtman, Weiyi Toy, Colin Fowler, Ross Han, Muriel Lainé, Kathryn E. Carlson, Teresa A. Martin, Jason Nowak, J.C. Nwachukwu, David J. Hosfield, Sarat Chandarlapaty, Emad Tajkhorshid, K.W. Nettles, Patrick R. Griffin, Yang Shen, John A. Katzenellenbogen, Myles Brown, Geoffrey L. Greene

Notice bibliographique

RevueeLife · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEstrogen and related hormone effects
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of General Medical SciencesCanadian Institutes of Health ResearchSusan G. KomenVirginia and D.K. Ludwig Fund for Cancer ResearchBreast Cancer Research FoundationU.S. Department of DefenseNational Cancer InstituteNational Institutes of HealthNational Science Foundation
Mots-clésSelective estrogen receptor modulatorBreast cancerCancer researchComputational biologyBiologyCancerEstrogen receptorGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

(estrogen receptor alpha (ERα)) gene ligand-binding domain (LBD) represent a recognized mechanism of acquired resistance. Antiestrogens with improved efficacy versus tamoxifen might overcome the resistant phenotype in ER +breast cancers. Bazedoxifene (BZA) is a potent antiestrogen that is clinically approved for use in hormone replacement therapies. We found that BZA possesses improved inhibitory potency against the Y537S and D538G ERα mutants compared to tamoxifen and has additional inhibitory activity in combination with the CDK4/6 inhibitor palbociclib. In addition, comprehensive biophysical and structural biology studies show BZA's selective estrogen receptor degrading (SERD) properties that override the stabilizing effects of the Y537S and D538G ERα mutations.

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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,243 · 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

Citations94
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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