Enitociclib, a selective CDK9 inhibitor: in vitro and in vivo preclinical studies in multiple myeloma
Notice bibliographique
Résumé
• Targeting cyclin-dependent kinase 9 with enitociclib induces apoptotic cell death in MM and demonstrates synergy in drug combinations. • Enitociclib may be an effective treatment for MM as a single agent or in combination therapies in future clinical studies. Multiple myeloma (MM) is a cancer of plasma cells that remains incurable despite advances in treatment options. In this study, a library of 216 clinically feasible small-molecule inhibitors was screened to identify agents that selectively inhibit MM cell proliferation. Enitociclib, a cyclin-dependent kinase 9–specific small-molecule inhibitor, was found to be highly effective in decreasing cell viability and inducing apoptosis in 4 MM cell lines. Enitociclib inhibited the phosphorylation of the carboxy-terminal domain (CTD) of RNA polymerase II at Ser2/Ser5 and repressed the protein expression of oncogenes c-Myc, myeloid cell leukemia-1 (Mcl-1), and proliferating cell nuclear antigen (PCNA) in MM cells. Additionally, enitociclib demonstrated synergistic effects with several anti-MM agents, including bortezomib, lenalidomide, pomalidomide, and venetoclax. These results suggest that enitociclib may represent a promising therapeutic option for the treatment of MM, either as a single agent or in combination with other anti-MM agents.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».