Opportunities and Challenges for the Development of MRCK Kinases Inhibitors as Potential Cancer Chemotherapeutics
Notice bibliographique
Résumé
Cytoskeleton organization and dynamics are rapidly regulated by post-translational modifications of key target proteins. Acting downstream of the Cdc42 GTPase, the myotonic dystrophy-related Cdc42-binding kinases MRCKα, MRCKβ, and MRCKγ have recently emerged as important players in cytoskeleton regulation through the phosphorylation of proteins such as the regulatory myosin light chain proteins. Compared with the closely related Rho-associated coiled-coil kinases 1 and 2 (ROCK1 and ROCK2), the contributions of the MRCK kinases are less well characterized, one reason for this being that the discovery of potent and selective MRCK pharmacological inhibitors occurred many years after the discovery of ROCK inhibitors. The disclosure of inhibitors, such as BDP5290 and BDP9066, that have marked selectivity for MRCK over ROCK, as well as the dual ROCK + MRCK inhibitor DJ4, has expanded the repertoire of chemical biology tools to study MRCK function in normal and pathological conditions. Recent research has used these novel inhibitors to establish the role of MRCK signalling in epithelial polarization, phagocytosis, cytoskeleton organization, cell motility, and cancer cell invasiveness. Furthermore, pharmacological MRCK inhibition has been shown to elicit therapeutically beneficial effects in cell-based and in vivo studies of glioma, skin, and ovarian cancers.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».