Development of CDK4/6 Inhibitors in Gastrointestinal Cancers: Biomarkers to Move Forward
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».