Apoptosis Modulators: p53 Targeting
Notice bibliographique
Résumé
Cancer is a disease initiated, driven, and sustained by genomic instability; many pleiotropic and overlapping signaling pathways contribute to oncogenesis and pathologic progression. Despite accumulating multiple genetic, epigenetic, and chromosomal abnormalities, cancer cells can become dependent on a single or a few oncogenic pathways for both maintenance of the malignant phenotype and cell survival; this phenomenon-termed “oncogene addiction”—has been reported in both cultured cell lines and animal models (1). Thus, reversal of only one or a few of these abnormalities can trigger massive apoptosis resulting in inhibition of cancer cell growth. Considerable progress in the treatment of cancer in recent years stems from the development and clinical application of drugs targeted to specific molecular pathways. Examples of these pathway-specific drugs are Gleevec (imatinib mesylate; Novartis Pharmaceutical Corp., East Hannover, New Jersey, U.S.A.) and Tarceva (erlotinib; Genentech, San Francisco, California, U.S.A.), both of which act as selective tyrosine kinase inhibitors. However, clinical success with these pathway-specific agents has been idiosyncratic. Agents that affect not only one, but various, albeit similar, pathways are being developed and have demonstrated improved clinical results. Such is the case of Sorafenib (Nevaxar; Wayne, New Jersey, U.S.A.), which was initially developed as a RAF-RAS kinase-targeted drug. Further studies showed that, in addition to targeting RAF kinase, Sorafenib also inhibits VEGF and PDGF receptor kinases, as well as KIT and FLT-3 kinases, culminating in tumor cell apoptosis and inhibition of angiogenesis. It appears that the combination of Sorafenib&s;s actions on multiple tyrosine kinase pathways induces an enhanced therapeutic response by this drug. Additional drugs which target multiple kinases that have demonstrated clinical promise are sunitinib (Sutent; Pfizer, Inc., New York, New York, U.S.A.), dasatinib (Sprycel; BristolMyers Squibb, New York, New York, U.S.A.), and lapatinib (GlaxoSmithKline, Brentford, London, U.K.). In contrast, agents which have demonstrated specificity against one kinase target do not always show clinical activity; this concept was exemplified by the lack of robust clinical activity of Iressa(gefitinib; Astrazeneca, Mississauga, Ontario, Canada), despite early enthusiasm.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,003 |
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 ».