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.

医学ステージ: 進行中 パブリック2026年10月31日 更新
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AIエージェント
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シミュレーション成功
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エージェント

各イテレーションでの AI エージェントの役割、タスク、会話(閲覧のみ)。

  1. イテレーション 12 · TNBC repurposing via drug-induced transcriptional response matched to TNBC-specific CRISPR dependenc…

    完了
    • エージェント 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.

    • エージェント 2 · programmer

      各作業グループのコードを書いて実行しました。 · 10グループを提出

    • エージェント 3 · inspector

      各グループの結果を確認してから採用しました。 · 10グループを承認

    • エージェント 4 · explorer

      依頼された範囲を超えて、チームが試していない方向を探しました。

AIエージェント
4
モデル呼び出し
210
ツール呼び出し
268
成功したシミュレーション
37/62
CPU時間(全マシン合計)
29 分 26 秒
結果
20
参照された文献 (27)

誰かが止まった場所から始めよう。