Key drug-targeting genes in pancreatic ductal adenocarcinoma
Notice bibliographique
Résumé
Pancreatic ductal adenocarcinoma (PDAC) is a highly lethal type of cancer.In this study, we undertook a pairwise comparison of gene expression pattern between tumor tissue and its matching adjacent normal tissue for 45 PDAC patients and identified 22 upregulated and 32 downregulated genes.PPI network revealed that fibronectin 1 and serpin peptidase inhibitor B5 were the most interconnected upregulated-nodes.Virtual screening identified bleomycin exhibited reasonably strong binding to both proteins.Effect of bleomycin on cell viability was examined against two PDAC cell lines, AsPC-1 and MIA PaCa-2.AsPC-1 did not respond to bleomycin, however, MIA PaCa-2 responded to bleomycin with an IC 50 of 2.6 μM.This implicates that bleomycin could be repurposed for the treatment of PDAC, especially in combination with other chemotherapy agents.In vivo mouse xenograft studies and patient clinical trials are warranted to understand the functional mechanism of bleomycin towards PDAC and optimize its therapeutic efficacy.Furthermore, we will evaluate the antitumor activity of the other identified drugs in our future studies.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».