The Potential for Targeting G2/M Cell Cycle Checkpoint Kinases in Enhancing the Efficacy of Radiotherapy
Notice bibliographique
Résumé
Radiotherapy is one of the main cancer treatments being used for ~50% of all cancer patients. Conventional radiotherapy typically utilises X-rays (photons); however, there is increasing use of particle beam therapy (PBT), such as protons and carbon ions. This is because PBT elicits significant benefits through more precise dose delivery to the cancer than X-rays, but also due to the increases in linear energy transfer (LET) that lead to more enhanced biological effectiveness. Despite the radiotherapy type, the introduction of DNA damage ultimately drives the therapeutic response through stimulating cancer cell death. To combat this, cells harbour cell cycle checkpoints that enables time for efficient DNA damage repair. Interestingly, cancer cells frequently have mutations in key genes such as TP53 and ATM that drive the G1/S checkpoint, whereas the G2/M checkpoint driven through ATR, Chk1 and Wee1 remains intact. Therefore, targeting the G2/M checkpoint through specific inhibitors is considered an important strategy for enhancing the efficacy of radiotherapy. In this review, we focus on inhibitors of Chk1 and Wee1 kinases and present the current biological evidence supporting their utility as radiosensitisers with different radiotherapy modalities, as well as clinical trials that have and are investigating their potential for cancer patient benefit.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».