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Enregistrement W4406430875 · doi:10.3390/cancers17020281

MET Activation in Lung Cancer and Response to Targeted Therapies

2025· review· en· W4406430875 sur OpenAlexafffund
Sarah Anna Okun, Daniel Lu, Katherine Sew, A. Subramaniam, William W. Lockwood

Notice bibliographique

RevueCancers · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLiver physiology and pathology
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchNational Cancer InstituteBC Cancer FoundationTerry Fox Research Institute
Mots-clésCarcinogenesisReceptor tyrosine kinaseCancer researchSignal transductionBiologyTyrosine kinaseHepatocyte Growth Factor ReceptorCancerBioinformaticsHepatocyte growth factorMedicineReceptorCell biologyGeneticsC-Met

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The hepatocyte growth factor receptor (MET) is a receptor tyrosine kinase (RTK) that mediates the activity of a variety of downstream pathways upon its activation. These pathways regulate various physiological processes within the cell, including growth, survival, proliferation, and motility. Under normal physiological conditions, this allows MET to regulate various development and regenerative processes; however, mutations resulting in aberrant MET activity and the consequent dysregulation of downstream signaling can contribute to cellular pathophysiology. Mutations within MET have been identified in a variety of cancers and have been shown to mediate tumorigenesis by increasing RTK activity and downstream signaling. In lung cancer specifically, a number of patients have been identified as possessing MET alterations, commonly receptor amplification (METamp) or splice site mutations resulting in loss of exon 14 (METex14). Due to MET's role in mediating oncogenesis, it has become an attractive clinical target and has led to the development of various targeted therapies, including MET tyrosine kinase inhibitors (TKIs). Unfortunately, these TKIs have demonstrated limited clinical efficacy, as patients often present with either primary or acquired resistance to these therapies. Mechanisms of resistance vary but often occur through off-target or bypass mechanisms that render downstream signaling pathways insensitive to MET inhibition. This review provides an overview of the therapeutic landscape for MET-positive cancers and explores the various mechanisms that contribute to therapeutic resistance in these cases.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,976
Score d'incertitude au seuil0,502

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,351 · 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 tête enseignante, 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

Citations7
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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