Strategies for the prevention or reversal of PARP inhibitor resistance
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Advances in our understanding of tumor biology shed light on hallmarks of cancer development and progression that include dysregulated DNA damage repair (DDR) machinery. Leveraging the underlying tumor genomic instability and tumor-specific defects in DDR, Poly (ADP-ribose) polymerase (PARP) inhibitors (PARPi) induced DNA damage emerges as a novel non-chemotherapy therapeutic opportunity. PARPis are currently approved in multiple tumor types, with the largest benefit seen in tumors with homologous recombination repair (HRR) deficiency, including germline and somatic mutations in BRCA1/2 genes (BRCA) and other pathway members such as PALB2 and Rad51c. AREAS COVERED: This review article summarizes the current approval landscape and known and proposed mechanisms of resistance to PARPi. Further, therapeutic strategies to overcome PARPi resistance are discussed, including ongoing clinical trials. EXPERT OPINION: PARPi have proven to be a safe and effective therapy and represents a cornerstone treatment across multiple solid tumor types. Elucidating innate and acquired mechanisms of resistance, coupled with the emergence of novel therapeutic options to capitalize on the activity of PARPi and prevent or reverse the acquisition of resistance, provides an opportunity to further expand the role of PARPi in cancer therapy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».