Data from c-Jun-NH<sub>2</sub>-kinase-1 Inhibition Leads to Antitumor Activity in Ovarian Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose: To show the functional, clinical, and biological significance of c-Jun-NH2-kinase (JNK)-1 in ovarian carcinoma. Experimental Design: Analysis of the impact of JNK on 116 epithelial ovarian cancers was conducted. The role of JNK in vitro and in experimental models of ovarian cancer was assessed. We studied the role of N-5-[4-(4-methyl piperazine methyl)-benzoylamido]-2-methylphenyl-4-[3-(4-methyl)-pyridyl]-2-pyrimidine amine (WBZ_4), a novel JNK inhibitor redesigned from imatinib based on targeting wrapping defects, in cell lines and in experimental models of ovarian cancer. Results: We found a significant association of pJNK with progression-free survival in the 116 epithelial ovarian cancers obtained at primary debulking therapy. WBZ_4 led to cell growth inhibition and increased apoptosis in a dose-dependent fashion in four ovarian cancer cell lines. In vivo, whereas imatinib had no effect on tumor growth, WBZ_4 inhibited tumor growth in orthotopic murine models of ovarian cancer. The antitumor effect was further increased in combination with docetaxel. Silencing of JNK-1 with systemically administered siRNA led to significantly reduced tumor weights compared with nonsilencing siRNA controls, indicating that indeed the antitumor effects observed were due to JNK-1 inhibition. Conclusions: These studies identify JNK-1 as an attractive therapeutic target in ovarian carcinoma and that the redesigned WBZ_4 compound should be considered for further clinical development. Clin Cancer Res; 16(1); 184–94
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 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 ».