The Anti-Cancer Properties of the HIV Protease Inhibitor Nelfinavir
Notice bibliographique
Résumé
Traditional cancer treatments may lose efficacy following the emergence of novel mutations or the development of chemoradiotherapy resistance. Late diagnosis, high-cost of treatment, and the requirement of highly efficient infrastructure to dispense cancer therapies hinder the availability of adequate treatment in low-income and resource-limited settings. Repositioning approved drugs as cancer therapeutics may reduce the cost and timeline for novel drug development and expedite the availability of newer, efficacious options for patients in need. Nelfinavir is a human immunodeficiency virus (HIV) protease inhibitor that has been approved and is extensively used as an anti-infective agent to treat acquired immunodeficiency syndrome (AIDS). Yet nelfinavir has also shown anti-cancer effects in in vitro and in vivo studies. The anti-cancer mechanism of nelfinavir includes modulation of different cellular conditions, such as unfolded protein response, cell cycle, apoptosis, autophagy, the proteasome pathway, oxidative stress, the tumor microenvironment, and multidrug efflux pumps. Multiple clinical trials indicated tolerable and reversible toxicities during nelfinavir treatment in cancer patients, either as a monotherapy or in combination with chemo- or radiotherapy. Since orally available nelfinavir has been a safe drug of choice for both adult and pediatric HIV-infected patients for over two decades, exploiting its anti-cancer off-target effects will enable fast-tracking this newer option into the existing repertoire of cancer chemotherapeutics.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,003 |
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.
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».