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Enregistrement W3015673613 · doi:10.1007/s42764-020-00011-0

ATM-deficient lung, prostate and pancreatic cancer cells are acutely sensitive to the combination of olaparib and the ATR inhibitor AZD6738

2020· article· en· W3015673613 sur OpenAlexafffund
Nicholas Jette, Suraj Radhamani, Ruiqiong Ye, Yaping Yu, Greydon Arthur, Siddhartha Goutam, Tarek A. Bismar, Mehul Kumar, Pinaki Bose, Steven Yip, Michael Kolinsky, Susan P. Lees‐Miller

Notice bibliographique

RevueGenome Instability & Disease · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePARP inhibition in cancer therapy
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesCumming School of Medicine, University of CalgaryAlberta Cancer FoundationCancer Research Society
Mots-clésOlaparibPARP inhibitorCancer researchProstate cancerPoly ADP ribose polymeraseApoptosisPancreatic cancerLung cancerProgrammed cell deathMedicineCancerChemistryInternal medicinePolymeraseBiochemistryDNA

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The Ataxia Telangiectasia Mutated (ATM) protein kinase is mutated in several human cancers, presenting potential opportunities for targeted cancer therapy. We previously reported that the poly-ADP-ribose polymerase (PARP) inhibitor olaparib induces transient G2 arrest but not cell death in ATM-deficient lung cancer cells, while the combination of olaparib with the ATM- and Rad3-related (ATR) inhibitor VE-821 induced cell death. Here, we show that combination of olaparib plus the clinically relevant ATR inhibitor AZD6738 also induces cell death in ATM-deficient lung, prostate and pancreatic cancer cells with little effect on their ATM-proficient counterparts. Together, our data suggest that lung, prostate and pancreatic patients whose tumours exhibit loss or inactivation of ATM may benefit from combination of a PARP inhibitor plus an ATR inhibitor.

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)0,0000,000
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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,247 · 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

Citations13
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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