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Enregistrement W4411241937 · doi:10.3390/cimb47060454

Development of CDK4/6 Inhibitors in Gastrointestinal Cancers: Biomarkers to Move Forward

2025· review· en· W4411241937 sur OpenAlexaff
Ioannis A. Voutsadakis

Notice bibliographique

RevueCurrent Issues in Molecular Biology · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced Breast Cancer Therapies
Établissements canadiensNOSM University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCyclin-dependent kinase 6Cancer researchCyclin-dependent kinase 4PI3K/AKT/mTOR pathwayCancerBreast cancerKRASMedicineCell cycleBiologySignal transductionCyclin-dependent kinaseColorectal cancerInternal medicineCyclin-dependent kinase 2Cell biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Targeting the cell cycle has become a focus of cancer research bearing impressive results with the introduction of CDK4/6 inhibitors in the treatment of ER-positive/HER2-negative breast cancers. However, no definitive benefit in other cancers has been observed. In gastrointestinal cancers, despite preclinical studies pinpointing positive effects on cancer inhibition in pre-clinical models, no positive clinical trials have been published with CDK4/6 inhibitors. Several biomarkers have been proposed in breast cancers, where the field is more advanced, and include up-regulations of the inhibited kinases CDK4 and CDK6 and their partner cyclin D as well as the main target of phosphorylation, RB. Up-regulation of Cyclin E, an E2F1/RB regulated gene, also arises as a marker of CDK4/6 inhibition resistance. Signaling from receptor tyrosine kinase pathways through KRAS/BRAF/MEK and PI3K/AKT/mTOR are also implicated in feedback CDK4/6 activation and inhibitors resistance. In gastrointestinal cancers, some of these biomarkers have also proven valuable in predicting sensitivity to CDK4/6 inhibitors and would lead markers to guide clinical development. Modulation of the tumor microenvironment, where immune cells are prominent components, arises as a feature of CDK4/6 inhibition and could be harnessed in therapeutic combinations.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,985
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,414
Écart entre enseignants0,384 · 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.

Devis d'étudeAutre devis
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

Citations5
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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