Molecular Targeting of the Most Functionally Complex Gene in Precision Oncology: p53
Notice bibliographique
Résumé
While chemotherapy is a key treatment strategy for many solid tumors, it is rarely curative, and most tumor cells eventually become resistant. Because of this, there is an unmet need to develop systemic treatments that capitalize on the unique mutational landscape of each patient's tumor. The most frequently mutated protein in cancer, p53, has a role in nearly all cancer subtypes and tumorigenesis stages and therefore is one of the most promising molecular targets for cancer treatment. Unfortunately, drugs targeting p53 have seen little clinical success despite promising preclinical data. Most of these drug compounds target specific aspects of p53 inactivation, such as through inhibiting negative regulation by the mouse double minute (MDM) family of proteins. These treatment strategies fail to address cancer cells' adaptation mechanisms and ignore the impact that p53 loss has on the entire p53 network. However, recent gene therapy successes show that targeting the p53 network and cellular dysfunction caused by p53 inactivation is now possible and may soon translate into successful clinical responses. In this review, we discuss p53 signaling complexities in cancer that have hindered the development and use of p53-targeted drugs. We also describe several current therapeutics reporting promising preclinical and clinical results.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».