Data from c-Jun-NH<sub>2</sub>-kinase-1 Inhibition Leads to Antitumor Activity in Ovarian Cancer
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
<div>Abstract<p><b>Purpose:</b> To show the functional, clinical, and biological significance of c-Jun-NH<sub>2</sub>-kinase (JNK)-1 in ovarian carcinoma.</p><p><b>Experimental Design:</b> Analysis of the impact of JNK on 116 epithelial ovarian cancers was conducted. The role of JNK <i>in vitro</i> and in experimental models of ovarian cancer was assessed. We studied the role of <i>N</i>-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.</p><p><b>Results:</b> 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. <i>In vivo</i>, 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.</p><p><b>Conclusions:</b> 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</p></div>
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découle