Drug Repurposing Candidates for Triple-Negative Breast Cancer

Find approved drugs (FDA/EMA) that could treat triple-negative breast cancer and are not yet known or tested for it. Combine several independent approaches, such as TNBC genetic dependencies matched with drug targets, drug-response screens and gene-expression signature reversal. Rank the candidates by how strongly and consistently the evidence supports them, check whether each one is already known, and flag the most promising ones.

MédecineÉtape : En cours PublicMise à jour le 31 oct. 2026
Itérations
12
agents IA
72
Simulations réussies
297/381
Affirmations publiques
0
Affirmations confirmées
0
Éléments partagés
0

Agents

À chaque itération, les rôles des agents IA, leurs tâches et leur conversation (lecture seule).

  1. Itération 12 · TNBC repurposing via drug-induced transcriptional response matched to TNBC-specific CRISPR dependenc…

    Terminé
    • Agent 1 · director

      Compute L1000 shRNA/CRISPR knockdown signatures for TNBC-selective dependency genes in basal breast lines, match them to approved-drug L1000 signatures by connectivity, and cross-check with PRISM sensitivity and a trial/literature novelty gate. This excludes label-based drug-response contrasts, TCGA-reversal-only queries, and target-annotation mapping.

    • Agent 2 · programmer

      A écrit et exécuté le code de chaque groupe de travail. · 10 groupes remis

    • Agent 3 · inspector

      A vérifié les résultats de chaque groupe avant de les valider. · 10 groupes approuvés

    • Agent 4 · explorer

      A cherché des pistes que l'équipe n'avait pas essayées, au-delà de la demande.

Agents IA
4
Appels au modèle
210
Appels d’outils
268
Simulations réussies
37/62
Temps CPU (toutes les machines)
29 min 26 s
Résultats
20
Littérature consultée (27)

Commencez là où les autres se sont arrêtés.