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Enregistrement W4396514128 · doi:10.3389/fcell.2024.1343938

The role of the master cancer regulator Pin1 in the development and treatment of cancer

2024· article· en· W4396514128 sur OpenAlexafffund
Robert Stewart, Shaunik Sharma, Timothy Wu, Sho Okuda, George Xie, Xiao Zhen Zhou, Brian H. Shilton, Kun Ping Lu

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Cell and Developmental Biology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueSignaling Pathways in Disease
Établissements canadiensRobarts Clinical TrialsLawson Health Research InstituteWestern University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésCancerRegulatorMaster regulatorPIN1Cancer treatmentCancer researchMedicineBiologyInternal medicineTranscription factorGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This review examines the complex role of Pin1 in the development and treatment of cancer. Pin1 is the only peptidyl-prolyl isomerase (PPIase) that can recognize and isomerize phosphorylated Ser/Thr-Pro peptide bonds. Pin1 catalyzes a structural change in phosphorylated Ser/Thr-Pro motifs that can modulate protein function and thereby impact cell cycle regulation and tumorigenesis. The molecular mechanisms by which Pin1 contributes to oncogenesis are reviewed, including Pin1 overexpression and its correlation with poor cancer prognosis, and the contribution of Pin1 to aggressive tumor phenotypes involved in therapeutic resistance is discussed, with an emphasis on cancer stem cells, the epithelial-to-mesenchymal transition (EMT), and immunosuppression. The therapeutic potential of Pin1 inhibition in cancer is discussed, along with the promise and the difficulties in identifying potent, drug-like, small-molecule Pin1 inhibitors. The available evidence supports the efficacy of targeting Pin1 as a novel cancer therapeutic by analyzing the role of Pin1 in a complex network of cancer-driving pathways and illustrating the potential of synergistic drug combinations with Pin1 inhibitors for treating aggressive and drug-resistant tumors.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,713
Score d'incertitude au seuil0,213

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,223 · 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 tête enseignante, 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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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