MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4401728325 · doi:10.1097/cad.0000000000001658

Screening of a kinase inhibitor library identified novel targetable kinase pathways in triple-negative breast cancer

2024· article· en· W4401728325 sur OpenAlexafffund
Caroline H. Rinderle, C. Baker, C Lagarde, Khoa Nguyen, Sara Al‐Ghadban, Margarite D. Matossian, Van T. Hoang, Elizabeth C. Martin, Bridgette M. Collins‐Burow, Simak Ali, David H. Drewry, Matthew E. Burow, Bruce A. Bunnell

Notice bibliographique

RevueAnti-Cancer Drugs · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer-related Molecular Pathways
Établissements canadiensStructural Genomics Consortium
Organismes subventionnairesOntario Genomics InstituteNational Cancer InstituteEuropean Federation of Pharmaceutical Industries and AssociationsMerck KGaAOntario GenomicsGenome CanadaMcGill UniversityGenentechBayerTulane UniversityPfizerBristol-Myers Squibb
Mots-clésKinomeCyclin-dependent kinase 4Triple-negative breast cancerCancer researchKinaseCyclin-dependent kinaseCyclin-dependent kinase 7BiologyCyclin-dependent kinase 2Cyclin-dependent kinase 9CancerCell biologyCell cycleBreast cancerProtein kinase AGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Triple-negative breast cancer (TNBC) is a highly invasive breast cancer subtype that is challenging to treat due to inherent heterogeneity and absence of estrogen, progesterone, and human epidermal growth factor 2 receptors. Kinase signaling networks drive cancer growth and development, and kinase inhibitors are promising anti-cancer strategies in diverse cancer subtypes. Kinase inhibitor screens are an efficient, valuable means of identifying compounds that suppress cancer cell growth in vitro, facilitating the identification of kinase vulnerabilities to target therapeutically. The Kinase Chemogenomic Set is a well-annotated library of 187 kinase inhibitor compounds that indexes 215 kinases of the 518 in the known human kinome representing various kinase networks and signaling pathways, several of which are understudied. Our screen revealed 14 kinase inhibitor compounds effectively inhibited TNBC cell growth and proliferation. Upon further testing, three compounds, THZ531, THZ1, and PFE-PKIS 29, had the most significant and consistent effects across a range of TNBC cell lines. These cyclin-dependent kinase (CDK)12/CDK13, CDK7, and phosphoinositide 3-kinase inhibitors, respectively, decreased metabolic activity in TNBC cell lines and promote a gene expression profile consistent with the reversal of the epithelial-to-mesenchymal transition, indicating these kinase networks potentially mediate metastatic behavior. These data identified novel kinase targets and kinase signaling pathways that drive metastasis in TNBC.

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

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Expérimental (laboratoire)high
gptaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Expérimental (laboratoire)high
modèles en accordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0020,001

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,249 · 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

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAnti-Cancer DrugsMême sujetCancer-related Molecular PathwaysTravaux en français237 207