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Enregistrement W3011487857 · doi:10.3390/cancers12030687

ATM-Deficient Cancers Provide New Opportunities for Precision Oncology

2020· review· en· W3011487857 sur OpenAlexafffund
Nicholas Jette, Mehul Kumar, Suraj Radhamani, Greydon Arthur, Siddhartha Goutam, Steven Yip, Michael Kolinsky, Gareth J. Williams, Pinaki Bose, Susan P. Lees‐Miller

Notice bibliographique

RevueCancers · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePARP inhibition in cancer therapy
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteNational Institutes of HealthAlberta Cancer FoundationCancer Research Society
Mots-clésPARP inhibitorCancer researchPoly ADP ribose polymeraseSynthetic lethalityAtaxia-telangiectasiaCancerDNA damageOvarian cancerCytotoxic T cellMedicineDNA repairPolymeraseGeneBiologyDNAInternal medicineGeneticsIn vitro

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Poly-ADP ribose polymerase (PARP) inhibitors are currently used in the treatment of several cancers carrying mutations in the breast and ovarian cancer susceptibility genes BRCA1 and BRCA2, with many more potential applications under study and in clinical trials. Here, we discuss the potential for extending PARP inhibitor therapies to tumours with deficiencies in the DNA damage-activated protein kinase, Ataxia-Telangiectasia Mutated (ATM). We highlight our recent findings that PARP inhibition alone is cytostatic but not cytotoxic in ATM-deficient cancer cells and that the combination of a PARP inhibitor with an ATR (ATM, Rad3-related) inhibitor is required to induce cell death.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,003

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 Opus0,303
Tête enseignante GPT0,447
Écart entre enseignants0,144 · 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'étudeSans objet
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

Citations107
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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