A novel screening approach comparing kinase activity of small molecule inhibitors with similar molecular structures and distinct biologic effects in triple-negative breast cancer to identify targetable signaling pathways
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Breast cancer affects women globally; the majority of breast cancer-related mortalities are due to metastasis. Acquisition of a mesenchymal phenotype has been implicated in the progression of breast cancer cells to an invasive, metastatic state. Triple-negative breast cancer (TNBC) subtypes have high rates of metastases, recurrence, and have poorer prognoses compared to other breast cancer types, partially due to lack of commonly targeted receptors. Kinases have diverse and pivotal functions in metastasis in TNBC, and discovery of new kinase targets for TNBC is warranted. We previously used a screening approach to identify intermediate-synthesis nonpotent, nonselective small-molecule inhibitors from the Published Kinase Inhibitor Set that reversed the mesenchymal phenotype in TNBC cells. Two of these inhibitors (GSK346294A and GSK448459A) are structurally similar, but have unique kinase activity profiles and exhibited differential biologic effects on TNBC cells, specifically on epithelial-to-mesenchymal transition (EMT). Here, we further interrogate these effects and compare activity of these inhibitors on transwell migration, gene (qRT-PCR) and protein (western blot) expressions, and cancer stem cell-like behavior. We incorporated translational patient-derived xenograft models in these studies, and we focused on the lead inhibitor hit, GSK346294A, to demonstrate the utility of our comparative analysis as a screening modality to identify novel kinase targets and signaling pathways to pursue in TNBC. This study introduces a new method for discovering novel kinase targets that reverse the EMT phenotype; this screening approach can be applied to all cancer types and is not limited to breast cancer.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle