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Enregistrement W3011156850 · doi:10.3389/fphar.2020.00237

A Novel Sulfonyl-Based Small Molecule Exhibiting Anti-cancer Properties

2020· article· en· W3011156850 sur OpenAlexafffund
Abed El-Hakim El-Kadiry, Jamilah Abusarah, Yun Cui, Nehmé El-Hachem, Ian Hammond-Martel, Hugo Würtele, Sini C. Thomas, Maryam Ahmadi, Mohammad Balood, Sébastien Talbot, Moutih Rafei

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Pharmacology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueClick Chemistry and Applications
Établissements canadiensMcGill UniversityHôpital Maisonneuve-RosemontUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesMerck Sharp and DohmeUniversité de MontréalUniversity of TorontoMerck
Mots-clésSulfonylSmall moleculeApoptosisCancer researchPhenotypic screeningCancerCancer cellBiologyPharmacologyPhenotypeChemistryBiochemistryGeneGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Phenotypic screening is an ideal strategy for the discovery of novel bioactive molecules. Using a customized high-throughput screening (HTS) assay employing primary T lymphocytes, we screened a small library of 4 398 compounds with unknown biological function/target to identify compounds eliciting immunomodulatory properties and discovered a sulfonyl-containing hit, we named InhiTinib. This compound inhibited interferon (IFN)-gamma production and proliferation of primary CD3+ T cells without inducing cell death. In contrast, InhiTinib triggered apoptosis in several murine and human cancer cell lines. Besides, the compound was well tolerated by immunocompetent mice, triggered tumor regression in animals with pre-established EL4 T-cell lymphomas, and prolonged the overall survival of mice harboring advanced tumors. Altogether, our data demonstrate the anti-cancer properties of InhiTinib, which can henceforth bridge to wider-scale biochemical and clinical tests following further in-depth pharmacodynamic studies.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
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)0,0020,001

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,230 · 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

Citations6
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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