CDK1 in Breast Cancer: Implications for Theranostic Potential
Notice bibliographique
Résumé
Breast cancer has been identified as one of the main cancer-related deaths among women during some last decades. Recent advances in the introduction of novel potent anti-cancer therapeutics in association with early detection methods led to a decrease in the mortality rate of breast cancer. However, the scenario of breast cancer is yet going on and further improvements in the current anti-cancer therapeutic approaches are needed. Several factors are present in the tumor microenvironment which help to cancer progression and suppression of anti-tumor responses. Targeting these cancer-promoting factors in the tumor microenvironment has been suggested as a potent immunotherapeutic approach for cancer therapy. Among the various tumorsupporting factors, Cyclin-Dependent Kinases (CDKs) are proposed as a novel promising target for cancer therapy. These factors in association with cyclins play a key role in cell cycle progression. Dysregulation of CDKs which leads to increased cell proliferation has been identified in various cancers, such as breast cancer. Accordingly, the development and use of CDK-inhibitors have been associated with encouraging results in the treatment of breast cancer. However, it is unknown that the inhibition of which CDK is the most effective strategy for breast cancer therapy. Since the selective blockage of CDK1 alone or in combination with other therapeutics has been associated with potent anti-cancer outcomes, it is suggested that CDK1 may be considered as the best CDK target for breast cancer therapy. In this review, we will discuss the role of CDK1 in breast cancer progression and treatment.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».