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Enregistrement W4309035055 · doi:10.3390/cancers14225559

Differences in Durability of PARP Inhibition by Clinically Approved PARP Inhibitors: Implications for Combinations and Scheduling

2022· article· en· W4309035055 sur OpenAlexaff
Hannah L. Smith, Elaine Willmore, Asima Mukhopadhyay, Yvette Drew, Nicola J. Curtin

Notice bibliographique

RevueCancers · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePARP inhibition in cancer therapy
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOlaparibPARP inhibitorCytotoxicityMedicinePoly ADP ribose polymeraseCancer researchPharmacologySynthetic lethalityDrugOncologyChemistryIn vitroDNA repairEnzymeBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Six PARP inhibitors (PARPi) are approved for cancer therapy as monotherapy agents in daily or twice-daily continuous dosing schedules to maintain the necessary continuous suppression of PARP activity. Continuous PARP inhibition is required for single-agent anticancer activity. To investigate if such intense schedules are necessary, we determined the durability of PARP inhibition up to 72 h after a 1 h pulse of 1 µM of five of the approved PARPi, rucaparib, olaparib, niraparib, talazoparib and pamiparib, in IGROV-1 and ES-2 (human ovarian cancer) cells. Rucaparib caused the most persistent inhibition of PARP activity when maintained at ≥75% at 72 h after drug withdrawal in both IGROV-1 and ES-2 cells, but inhibition was more rapidly lost with the other PARPi. PARPi are also under clinical investigation with ATR inhibitors, and thus, we evaluated the implications for scheduling with an ATR inhibitor (VE-821). Rucaparib enhanced VE-821 cytotoxicity in co-exposure, sequential and delayed (24 h drug-free) schedules in IGROV-1 and ES-2 cells. Olaparib and niraparib enhanced VE-821 cytotoxicity only in co-exposed cells and not in sequential exposures. These data have clinical implications for the scheduling of PARPi as a monotherapy and in combination with ATR inhibitors and other cytotoxic drugs.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,293 · 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

Citations8
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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