Targeting Kinesins for Therapeutic Exploitation of Chromosomal Instability in Lung Cancer
Notice bibliographique
Résumé
New therapeutic approaches that antagonize tumour-promoting phenotypes in lung cancer are needed to improve patient outcomes. Chromosomal instability (CIN) is a hallmark of lung cancer characterized by the ongoing acquisition of genetic alterations that include the gain and loss of whole chromosomes or segments of chromosomes as well as chromosomal rearrangements during cell division. Although it provides genetic diversity that fuels tumour evolution and enables the acquisition of aggressive phenotypes like immune evasion, metastasis, and drug resistance, too much CIN can be lethal because it creates genetic imbalances that disrupt essential genes and induce severe proteotoxic and metabolic stress. As such, sustaining advantageous levels of CIN that are compatible with survival is a fine balance in cancer cells, and potentiating CIN to levels that exceed a tolerable threshold is a promising treatment strategy for inherently unstable tumours like lung cancer. Kinesins are a superfamily of motor proteins with many members having functions in mitosis that are critical for the correct segregation of chromosomes and, consequently, maintaining genomic integrity. Accordingly, inhibition of such kinesins has been shown to exacerbate CIN. Therefore, inhibiting mitotic kinesins represents a promising strategy for amplifying CIN to lethal levels in vulnerable cancer cells. In this review, we describe the concept of CIN as a therapeutic vulnerability and comprehensively summarize studies reporting the clinical and functional relevance of kinesins in lung cancer, with the goal of outlining how kinesin inhibition, or "targeting kinesins", holds great potential as an effective strategy for treating lung cancer.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 ».