Therapeutic opportunities in cancer therapy: targeting the p53-MDM2/MDMX interactions.
Notice bibliographique
Résumé
Ubiquitination is a key enzymatic post-translational modification that influences p53 stability and function. p53 protein regulates the expression of MDM2 (mouse double-minute 2 protein) E3 ligase and MDMX (double-minute 4 protein), through proteasome-based degradation. Exploration of targeting the ubiquitination pathway offers a potentially promising strategy for precision therapy in a variety of cancers. The p53-MDM2-MDMX pathway provides multiple molecular targets for small molecule screening as potential therapies for wild-type p53. As a result of its effect on molecular carcinogenesis, a personalized therapeutic approach based on the wild-type and mutant p53 protein is desirable. We highlighted the implications of p53 mutations in cancer, p53 ubiquitination mechanistic details, targeting p53-MDM2/MDMX interactions, significant discoveries related to MDM2 inhibitor drug development, MDM2 and MDMX dual target inhibitors, and clinical trials with p53-MDM2/MDMX-targeted drugs. We also investigated potential therapeutic repurposing of selective estrogen receptor modulators (SERMs) in targeting p53-MDM2/MDMX interactions. Molecular docking studies of SERMs were performed utilizing the solved structures of the p53/MDM2/MDMX proteins. These studies identified ormeloxifene as a potential dual inhibitor of p53/MDM2/MDMX interaction, suggesting that repurposing SERMs for dual targeting of p53/MDM2 and p53/MDMX interactions is an attractive strategy for targeting wild-type p53 tumors and warrants further preclinical research.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».