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Enregistrement W4256429561 · doi:10.3109/9781420020588-14

Apoptosis Modulators: p53 Targeting

2007· book-chapter· en· W4256429561 sur OpenAlexaboutno aff
Sunil Chada, Dora Bocangel, Kerstin B. Menander, Jack A. Roth

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMelanoma and MAPK Pathways
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésApoptosisChemistryBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,003

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,215 · 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

Citations1
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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