Behind the Screens: A Literature Review for High Throughput Proteomic Screens Related to RET
Notice bibliographique
Résumé
Rearranged during transfection (RET) is a proto-oncogene that encodes a transmembrane receptor tyrosine kinase critical for kidney, nervous system, and male germ cell development. Due to its implication in various cancers, targeting RET for therapeutic purposes has garnered significant interest. While multi-kinase inhibitors have shown efficacy, selective RET inhibitors like selpercatinib and pralsetinib offer promising alternatives. Nonetheless, challenges such as acquired resistance and long-term safety concerns persist with RET inhibitors, thus emphasizing the necessity of identifying alternative inhibitory methods that block RET’s signaling pathways. In this regard, high-throughput proteomic screens (HTPSs), such as mass spectrometry, can offer valuable insights into RET’s signaling pathways and potential therapeutic targets. Given the significance of HTPSs in RET oncogenic research and the absence of comprehensive reviews, this literature review aims to outline strategies for identifying RET-related high-throughput proteomic screening studies and provide an overview of the methodologies employed, thereby aiding research and therapeutic development efforts. In total, the literature review strategy comprised two phases: an initial search on Google Scholar to compile relevant keywords and MeSH terms, followed by a formal review using a systematic workflow for OVID and Google Scholar. This systematic workflow incorporated MeSH terms and keywords to identify relevant articles from 2013 to 2023, which were then filtered based on predetermined criteria. Of the 734 articles screened, only 11 studies met the inclusion and exclusion criteria. Notable keywords like proto-oncogene proteins c-ret (n = 6) and proteomics (n = 5) yielded the most relevant articles, whereas others like mass spectrometry (n = 0) and liquid chromatography (n = 0) were less productive. Furthermore, OVID (n = 6) and Google Scholar (n = 5) contributed almost equally to the findings, with some overlap in retrieved articles (n = 1). While most studies employed label-free quantification with mass spectrometry (n = 7), some utilized traditional labeling approaches or alternative proteomic screens like reverse phase protein arrays (n = 3) and mammalian-membrane two-hybrid assays (n = 1). Overall, the search strategy effectively addressed the study’s objectives, but there is room for improvement, such as incorporating additional keywords to capture the latest advancements in HTPS, expanding the databases used, and incorporating a "double-check" step to enhance reliability in article selection.
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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 | 0,006 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,020 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».