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Universitätsbibliothek Heidelberg
Status: Bibliographieeintrag

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 Online-Ressource
Verfasst von:Yang, Mi [VerfasserIn]   i
 Jaaks, Patricia [VerfasserIn]   i
 Dry, Jonathan [VerfasserIn]   i
 Garnett, Mathew [VerfasserIn]   i
 Menden, Michael P. [VerfasserIn]   i
 Sáez Rodríguez, Julio [VerfasserIn]   i
Titel:Stratification and prediction of drug synergy based on target functional similarity
Verf.angabe:Mi Yang, Patricia Jaaks, Jonathan Dry, Mathew Garnett, Michael P. Menden and Julio Saez-Rodriguez
E-Jahr:2020
Jahr:02 June 2020
Umfang:10 S.
Fussnoten:Gesehen am 07.05.2021
Titel Quelle:Enthalten in: npj Systems biology and applications
Ort Quelle:London : Nature Publ. Group, 2015
Jahr Quelle:2020
Band/Heft Quelle:6(2020), Artikel-ID 16, Seite 1-10
ISSN Quelle:2056-7189
Abstract:Drug combinations can expand therapeutic options and address cancer’s resistance. However, the combinatorial space is enormous precluding its systematic exploration. Therefore, synergy prediction strategies are essential. We here present an approach to prioritise drug combinations in high-throughput screens and to stratify synergistic responses. At the core of our approach is the observation that the likelihood of synergy increases when targeting proteins with either strong functional similarity or dissimilarity. We estimate the similarity applying a multitask machine learning approach to basal gene expression and response to single drugs. We tested 7 protein target pairs (representing 29 combinations) and predicted their synergies in 33 breast cancer cell lines. In addition, we experimentally validated predicted synergy of the BRAF/insulin receptor combination (Dabrafenib/BMS-754807) in 48 colorectal cancer cell lines. We anticipate that our approaches can be used for prioritization of drug combinations in large scale screenings, and to maximize the efficacy of drugs already known to induce synergy, ultimately enabling patient stratification.
DOI:doi:10.1038/s41540-020-0136-x
URL:Bitte beachten Sie: Dies ist ein Bibliographieeintrag. Ein Volltextzugriff für Mitglieder der Universität besteht hier nur, falls für die entsprechende Zeitschrift/den entsprechenden Sammelband ein Abonnement besteht oder es sich um einen OpenAccess-Titel handelt.

Volltext: https://doi.org/10.1038/s41540-020-0136-x
 Volltext: https://www.nature.com/articles/s41540-020-0136-x
 DOI: https://doi.org/10.1038/s41540-020-0136-x
Datenträger:Online-Ressource
Sprache:eng
K10plus-PPN:1757455906
Verknüpfungen:→ Zeitschrift

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