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Enregistrement W3035853607 · doi:10.3390/cancers12061607

Overcoming Platinum and PARP-Inhibitor Resistance in Ovarian Cancer

2020· review· en· W3035853607 sur OpenAlexaff
Michelle McMullen, Katherine Karakasis, Ainhoa Madariaga, Amit M. Oza

Notice bibliographique

RevueCancers · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePARP inhibition in cancer therapy
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCancer researchSynthetic lethalityDNA repairPARP1EpigeneticsPoly ADP ribose polymeraseDNA damagePARP inhibitorDownregulation and upregulationMedicineBiologyChemistryPolymeraseGeneticsDNA

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Platinum chemotherapy remains the cornerstone of treatment for epithelial ovarian cancer (OC) and Poly (ADP-ribose) polymerase inhibitors (PARPi) now have an established role as maintenance therapy. The mechanisms of action of these agents is, in many ways, complementary, and crucially reliant on the intracellular DNA Damage Repair (DDR) response. Here, we review mechanisms of primary and acquired resistance to treatment with platinum and PARPi, examining the interplay between both classes of agents. A key resistance mechanism appears to be the restoration of the Homologous Recombination (HR) repair pathway, through BRCA reversion mutations and epigenetic upregulation of BRCA1. Alterations in non-homologous end-joint (NHEJ) repair, replication fork protection, upregulation of cellular drug efflux pumps, reduction in PARP1 activity and alterations to the tumour microenvironment have also been described. These resistance mechanisms reveal molecular vulnerabilities, which may be targeted to re-sensitise OC to platinum or PARPi treatment. Promising therapeutic strategies include ATR inhibition, epigenetic re-sensitisation through DNMT inhibition, cell cycle checkpoint inhibition, combination with anti-angiogenic therapy, BET inhibition and G-quadruplex stabilisation. Translational studies to elucidate mechanisms of treatment resistance should be incorporated into future clinical trials, as understanding these biologic mechanisms is crucial to developing new and effective therapeutic approaches in advanced OC.

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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

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
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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.

Tête enseignante Opus0,058
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,306 · 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

Citations211
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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