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Enregistrement W3204422403 · doi:10.30683/1929-2279.2020.09.03

The Role of BRAF Gene in Cancer: Literature Review and Future Directions

2020· article· en· W3204422403 sur OpenAlexvenueno aff
Ricardo Hsieh

Notice bibliographique

RevueJournal of cancer research updates · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMelanoma and MAPK Pathways
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVemurafenibCancer researchCancerMelanomaTargeted therapyThyroid cancerDabrafenibColorectal cancerMedicineKinaseLung cancerMutationMetastasisBiologyOncologyInternal medicineGeneGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The BRAF gene encodes a protein belonging to the RAF family of serine/threonine protein kinases. This protein plays an important role in regulating the MAP kinase signaling pathway, which is involved in cellular development, differentiation, division, proliferation, secretion, inflammatory responses and apoptosis in mammalian cells. Since 2002, the mutation of valine 600 to glutamic acid (V600E) is the most prevalent, and it is found to be recurrent in many cancer types. It is frequently identified cancer-causing mutation in melanoma, colorectal cancer, thyroid carcinoma, non-small cell lung carcinoma, hairy cell leukemia, non-Hodgkin lymphoma, glioneuronal tumors, hepatocellular carcinoma, adenocarcinoma of lung, ovarian cancer, and also others malignancies and some cancer metastasis. In the early 1990s, some researchers began studying MAP kinase signaling pathway involved in controlling cell growth and its role in cancer, and it helped identify targets for new classes of cancer therapy. Later BRAF mutation was found in over 50% of melanomas. The overactive BRAF protein expression looked like an attractive drug target. Elucidating the detailed molecular structure of the mutant protein helped pharmaceutical companies developed selective inhibitors of mutated BRAF, including Vemurafenib and Dabrafenib, which have been approved to treat melanoma by the Food and Drug Administration (FDA). In addition, there is a growing number of targeted agents that are being evaluated to treat various BRAF-mutant advanced cancer (especially melanoma, lung, thyroid and colorectal cancer), including other RAF kinase inhibitors and/or MEK inhibitors. The standard therapy of inhibition of BRAF mutation in advanced melanoma and/or others malignancies, improved clinical benefit compared to chemotherapy. In the meantime, intrinsic and acquired resistances are still key challenges by using these drugs. The future research is heading to understand the mechanisms of the resistance, therefore it will help us to understand diseases biology and continuously bringing new therapeutic strategies for melanoma and/or others malignancies, including other drugs combination and next-generation of BRAF inhibitors.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,328 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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