Direct Targeting Options for STAT3 and STAT5 in Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Signal transducer and activator of transcription (STAT)3 and STAT5 are important transcription factors that are able to mediate or even drive cancer progression through hyperactivation or gain-of-function mutations. Mutated STAT3 is mainly associated with large granular lymphocytic T-cell leukemia, whereas mutated STAT5B is associated with T-cell prolymphocytic leukemia, T-cell acute lymphoblastic leukemia and γδ T-cell-derived lymphomas. Hyperactive STAT3 and STAT5 are also implicated in various hematopoietic and solid malignancies, such as chronic and acute myeloid leukemia, melanoma or prostate cancer. Classical understanding of STAT functions is linked to their phosphorylated parallel dimer conformation, in which they induce gene transcription. However, the functions of STAT proteins are not limited to their phosphorylated dimerization form. In this review, we discuss the functions and the roles of unphosphorylated STAT3/5 in the context of chromatin remodeling, as well as the impact of STAT5 oligomerization on differential gene expression in hematopoietic neoplasms. The central involvement of STAT3/5 in cancer has made these molecules attractive targets for small-molecule drug development, but currently there are no direct STAT3/5 inhibitors of clinical grade available. We summarize the development of inhibitors against the SH2 domains of STAT3/5 and discuss their applicability as cancer therapeutics.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».