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Enregistrement W4405181440 · doi:10.1158/1538-8514.cancerchem24-pr003

Abstract PR003: Structure-guided design and optimization of small molecule CD73 inhibitors with excellent drug-like properties: discovery of quemliclustat

2024· article· en· W4405181440 sur OpenAlexaboutno aff
Jenna L. Jeffrey

Notice bibliographique

RevueMolecular Cancer Therapeutics · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAdenosine and Purinergic Signaling
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSmall moleculeCancerPancreatic cancerDrugMedicinePharmacologyDrug discoveryCancer researchAdenosineChemistryBiochemistryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In the tumor microenvironment, high concentrations of extracellular adenosine promote tumor proliferation through various immunosuppressive mechanisms. High expression of CD73—an ecto-nucleotidase that produces adenosine from adenosine monophosphate—has been associated with poorer prognosis in several tumor types. Herein, we describe the drug discovery efforts that resulted in the discovery of quemliclustat, a highly potent and selective inhibitor of CD73. As a small molecule with excellent drug-like properties, quemliclustat offers several advantages over CD73 antibodies in development, such as greater inhibition of CD73 enzymatic activity (both soluble and membrane-bound), deeper tumor penetration, and the potential for both IV and oral formulations. Quemliclustat was the first small molecule CD73 inhibitor to enter clinical development and is currently being evaluated in various Phase 1/2 studies in advanced solid tumors, including lung and pancreatic cancers. Recent data in metastatic pancreatic cancer are supportive of further study in this disease setting. Citation Format: Jenna Jeffrey Structure-guided design and optimization of small molecule CD73 inhibitors with excellent drug-like properties: discovery of quemliclustat. [abstract]. In: Proceedings of the AACR Special Conference in Cancer Research: Optimizing Therapeutic Efficacy and Tolerability through Cancer Chemistry; 2024 Dec 9-11; Toronto, Ontario, Canada. Philadelphia (PA): AACR; Mol Cancer Ther 2024;23(12_Suppl):Abstract nr PR003

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)0,000
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 seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,226 · 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'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'admission1
Résumé présentoui

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