Targeting protein–protein interactions in the DNA damage response pathways for cancer chemotherapy
Notice bibliographique
Résumé
Cellular DNA damage response (DDR) is an extensive signaling network that orchestrates DNA damage recognition, repair and avoidance, cell cycle progression and cell death. DDR alteration is a hallmark of cancer, with the deficiency in one DDR capability often compensated by a dependency on alternative pathways endowing cancer cells with survival and growth advantage. Targeting these DDR pathways has provided multiple opportunities for the development of cancer therapies. Traditional drug discovery has mainly focused on catalytic inhibitors that block enzyme active sites, which limits the number of potential drug targets within the DDR pathways. This review article describes the emerging approach to the development of cancer therapeutics targeting essential protein-protein interactions (PPIs) in the DDR network. The overall strategy for the structure-based design of small molecule PPI inhibitors is discussed, followed by an overview of the major DNA damage sensing, DNA repair, and DNA damage tolerance pathways with a specific focus on PPI targets for anti-cancer drug design. The existing small molecule inhibitors of DDR PPIs are summarized that selectively kill cancer cells and/or sensitize cancers to front-line genotoxic therapies, and a range of new PPI targets are proposed that may lead to the development of novel chemotherapeutics.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».