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Enregistrement W3185378956 · doi:10.1111/cas.15095

Inhibition of IRAK1/4 enhances the antitumor effect of lenvatinib in anaplastic thyroid cancer cells

2021· article· en· W3185378956 sur OpenAlexaff
Yoshifumi Kawamura, Ken Saijo, Hiroo Imai, Chikashi Ishioka

Notice bibliographique

RevueCancer Science · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueThyroid Cancer Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensInstitute of Aging
Organismes subventionnairesMerck Sharp and DohmeOno PharmaceuticalChugai PharmaceuticalMinistry of Education, Culture, Sports, Science and TechnologyTaiho Pharmaceutical
Mots-clésLenvatinibAnaplastic thyroid cancerMedicineCancer researchPharmacologyThyroid cancerCancerOncologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Anaplastic thyroid cancer (ATC) is an extremely aggressive tumor associated with poor prognosis due to a lack of efficient therapies. In Japan, lenvatinib is the only drug approved for patients with ATC; however, its efficacy is limited. Therefore, novel therapeutic strategies are urgently required for patients with ATC. The present study aimed to identify compounds that enhance the antiproliferative effects of lenvatinib in ATC cells using a compound library. IRAK1/4 Inhibitor I was identified as a candidate compound. Combined treatment with lenvatinib and IRAK1/4 Inhibitor I showed synergistic antiproliferative effects via the induction of cell cycle arrest at G2/M phase in the ATC cell lines 8305C, HTC/C3, ACT-1, and 8505C. Furthermore, IRAK1/4 Inhibitor I enhanced the inhibition of ERK phosphorylation by lenvatinib in 8305C, HTC/C3, and 8505C cells. In an HTC/C3 xenograft mouse model, tumor volume was lower in the combined IRAK1/4 Inhibitor I and lenvatinib group compared with that in the vehicle control, IRAK1/4 Inhibitor I, and lenvatinib groups. IRAK1/4 Inhibitor I was identified as a promising compound that enhances the antiproliferative and antitumor effects of lenvatinib in ATC.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,293 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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