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Enregistrement W4283165983 · doi:10.3389/fphar.2022.852143

Recent Advances in Cancer Drug Discovery Through the Use of Phenotypic Reporter Systems, Connectivity Mapping, and Pooled CRISPR Screening

2022· review· en· W4283165983 sur OpenAlexafffund
Natasha Salame, Katharine Fooks, Nehmé El-Hachem, Jean‐Pierre Bikorimana, François Mercier, Moutih Rafei

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Pharmacology · 2022
Typereview
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueComputational Drug Discovery Methods
Établissements canadiensMcGill UniversityJewish General HospitalUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesMerck Sharp and DohmeUniversité de Montréal
Mots-clésPhenotypic screeningDrug discoveryCRISPRComputational biologyCancerPhenotypeDrugBiologyMedicineBioinformaticsPharmacologyGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

to clinically active drugs have a notoriously low success rate. Here, we review how technical advances in cell culture, robotics, computational biology, and development of reporter systems have transformed drug discovery, enabling screening approaches tailored to clinically relevant functional readouts (e.g., bypassing drug resistance). Illustrating with selected examples of "success stories," we describe the process of phenotype-based high-throughput drug screening to target malignant cells or the immune system. Second, we describe computational approaches that link transcriptomic profiling of cancers with existing pharmaceutical compounds to accelerate drug repurposing. Finally, we review how CRISPR-based screening can be applied for the discovery of mechanisms of drug resistance and sensitization. Overall, we explore how the complementary strengths of each of these approaches allow them to transform the paradigm of pre-clinical drug development.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,963
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,118
Tête enseignante GPT0,398
Écart entre enseignants0,279 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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