Efficacy and Synergy of Small Molecule Inhibitors Targeting FLT3-ITD+ Acute Myeloid Leukemia
Notice bibliographique
Résumé
Constitutive activation of FLT3 by ITD mutations is one of the most common genetic aberrations in AML, present in ~1/3 of cases. Patients harboring FLT3-ITD display worse clinical outcomes. The integration and advancement of FLT3 TKI in AML treatment provided significant therapeutic improvement. However, due to the emergence of resistance mechanisms, FLT3-ITD+ AML remains a clinical challenge. We performed an unbiased drug screen to identify 18 compounds as particularly efficacious against FLT3-ITD+ AML. Among these, we characterized two investigational compounds, WS6 and ispinesib, and two approved drugs, ponatinib and cabozantinib, in depth. We found that WS6, although not yet investigated in oncology, shows a similar mechanism and potency as ponatinib and cabozantinib. Interestingly, ispinesib and cabozantinib prevent activation of AXL, a key driver and mechanism of drug resistance in FLT3-ITD+ AML patients. We further investigated synergies between the selected compounds and found that combination treatment with ispinesib and cabozantinib or ponatinib shows high synergy in FLT3-ITD+ AML cell lines and patient samples. Together, we suggest WS6, ispinesib, ponatinib and cabozantinib as novel options for targeting FLT3-ITD+ AML. Whether combinatorial tyrosine kinase and kinesin spindle blockade is effective in eradicating neoplastic (stem) cells in FLT3-ITD+ AML remains to be determined in clinical trials.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».