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Enregistrement W4401977743 · doi:10.26685/urncst.602

Where Do We Stand in Targeted Therapy Against BRCA1/2 Deficient Cancers?

2024· article· en· W4401977743 sur OpenAlexaff
Zoe Manuel-Epstein

Notice bibliographique

RevueUndergraduate Research in Natural and Clinical Science and Technology (URNCST) Journal · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBRCA gene mutations in cancer
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTargeted therapyOncologyMedicineCancer researchInternal medicineCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: BRCA1 and BRCA2 are tumour suppressor genes that, when mutated, majorly increase the risk of cancer, particularly breast and ovarian cancers. Cancer patients with BRCA mutations are more likely to have aggressive forms of cancer. Targeted therapy is a key component of treatment for BRCA-deficient cancers. An important focus for targeted therapy is synthetic lethality. Synthetic lethality is the loss of viability from the disruption of two genes, but not from the disruption of either gene alone. The most established targeted therapy for BRCA-deficient cancers is poly (ADP-ribose) polymerase inhibitors (PARPi). This paper aims to summarize advancements in targeted therapy against BRCA-deficient cancers and provide future directions. Methods: Relevant articles were found using the search engines PubMed and Google Scholar. Search terms for relevant articles included “BRCA1”, “BRCA2”, “targeted therapies”, “BRCA-deficient cancer”, and “synthetic lethality”. Results: PARPi is widely used in clinical settings and is the only targeted therapy approved by the FDA for clinical use. PARPi exploits synthetic lethality of the HR pathway in BRCA-deficient cells by trapping PARP at sites of DNA damage, obstructing replication machinery, and generating an accumulation of DSBs, leading to cell death. In addition to PARPi, there has been further research into the use of other synthetic lethal interactors and targeted therapy approaches to target BRCA-deficient cancers, such as RAD52 inhibitors, FANCD2 inhibitors, immunotherapy, FEN1 inhibitors, APE2 inhibitors, PLK1 inhibitors, DNA Damage Response Kinase inhibitors, and RNF168 inhibitors. Discussion and Conclusion: One major limitation of the use of PARPi in clinical settings is the rapid development of resistance. Future steps must be taken to overcome PARPi resistance and improve sensitivity by finding therapies to use alone and with PARPi to create synergistic therapy. In sum, ongoing advancements in BRCA-targeted therapies are occurring, and future steps to improve the efficacy of targeted therapies will improve patient outcomes and quality of life.

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 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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,007
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,002

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,406
Écart entre enseignants0,366 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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'admission1
Résumé présentoui

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