Quantitative Analysis of the Potency of Equimolar Two-Drug Combinations and Combi-Molecules Involving Kinase Inhibitors In Vitro: The Concept of Balanced Targeting
Notice bibliographique
Résumé
The median-effect principle proposed by Chou and Talalay is the most effective approach to parameterize interactions between several agents in combination. However, this method cannot be used to evaluate the effectiveness of equimolar drug combinations, which are comparative references for dual-targeting molecular design. Here, using data acquired through the development of "combi-molecules" blocking two kinases (e.g., EGFR-c-Src and EGFR-c-Met), we established potency indices for equimolar and dual-targeted inhibitors. If the fold difference (κ) between the IC50 of the two individual kinase inhibitors was >6, the IC50 of their equimolar combination resembled that of the more potent inhibitor. Hence, the "combi-targeting" of the two kinases was considered "imbalanced" and the combination ineffective. However, if κ ≤ 6, the IC50 of the combination fell below that of each individual drug and the combi-targeting was considered "balanced" and the combination effective. We also showed that combi-molecules should be compared with equimolar combinations only under balanced conditions and propose a new parameter Ω for validating their effectiveness. A multi-targeted drug is effective if Ω < 1, where Ω is defined as the IC50 of the drug divided by that of the corresponding equimolar combination. Our study provides a methodology to determine the in vitro potency of equimolar two-drug combinations as well as combi-/hybrid molecules inhibiting two different kinase targets.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».