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Enregistrement W4220692324 · doi:10.1073/pnas.2105691119

NOXA expression drives synthetic lethality to RUNX1 inhibition in pancreatic cancer

2022· article· en· W4220692324 sur OpenAlexfundno aff
Josefina Doffo, Stefanos A. Bamopoulos, Hazal Köse, Felix Orben, Chuanbing Zang, Miriam Pons, Alexander T. den Dekker, Rutger W. W. Brouwer, Apoorva Baluapuri, Stefan Habringer, Maximillian Reichert, Anuradha Illendula, Oliver H. Krämer, Markus Schick, Elmar Wolf, Wilfred F. J. van IJcken, Iréne Esposito, Ulrich Keller, Günter Schneider, Matthias Wirth

Notice bibliographique

RevueProceedings of the National Academy of Sciences · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueUbiquitin and proteasome pathways
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDeutsche KrebshilfeDeutsche ForschungsgemeinschaftGovernment of OntarioWilhelm Sander-Stiftung
Mots-clésSynthetic lethalityLethalityPancreatic cancerCancer researchExpression (computer science)CancerChemistryBiologyCell biologyGeneticsMutantComputer scienceGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Significance Recent evidence demonstrated the existence of molecular subtypes in pancreatic ductal adenocarcinoma (PDAC), which resist all current therapies. The paucity of therapeutic options, including a complete lack of targeted therapies, underscores the urgent and unmet medical need for the identification of targets and novel treatment strategies for PDAC. Our study unravels a function of the transcription factor RUNX1 in apoptosis regulation in PDAC. We show that pharmacological RUNX1 inhibition in PDAC is feasible and leads to NOXA-dependent apoptosis. The development of targeted therapies that influence the transcriptional landscape of PDAC might have great benefits for patients who are resistant to conventional therapies. RUNX1 inhibition as a new therapeutic intervention offers an attractive strategy for future therapies.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0020,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,273 · 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'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

Citations38
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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