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Enregistrement W4213057016 · doi:10.3390/cancers14040989

CRIF1-CDK2 Interface Inhibitors Enhance Taxol Inhibition of the Lethal Triple-Negative Breast Cancer

2022· article· en· W4213057016 sur OpenAlexafffund
Xiaoye Sang, Nassira Belmessabih, Ruixuan Wang, Preyesh Stephen, Sheng‐Xiang Lin

Notice bibliographique

RevueCancers · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer-related Molecular Pathways
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésTriple-negative breast cancerCyclin-dependent kinase 2PaclitaxelCancer researchCyclin-dependent kinaseCell cycleCell growthChemistryCancer cellCellKinaseCancerBiologyBreast cancerMedicineBiochemistryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Paclitaxel (taxol), a chemotherapeutic agent, remains the standard of care for the lethal triple-negative breast cancer (TNBC). However, over 50% of TNBC patients become resistant to chemotherapy and, to date, no solution is available. CR6-interacting factor 1 (CRIF1) is reported to act as a negative regulator of the cell cycle by interacting with cyclin-dependent kinase 2 (CDK2). In our study, two selective CRIF1-CDK2 interface inhibitors were used to investigate whether they could exert anti-proliferative activity on the TNBC cell lines. When combined with taxol treatment, these two inhibitors can advance the cells from G0/G1 to S and G2/M phases, producing irreparable damage to the cells, which then undergo apoptosis. Moreover, they enhanced the reduction in cell proliferation induced by taxol in TNBC cells, thereby improving sensitivity to taxol in these cell lines. Importantly, the inhibitors did not regulate the cell cycle in normal cells, indicating their high selectivity towards TNBC cells. Overall, the resistance to the anti-proliferative effects induced by taxol can be significantly reduced by the combined treatment with selective CRIF1-CDK2 interface inhibitors, making a conceptual advance in the CDK-related cancer treatment.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,097
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,257 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations13
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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