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.

Raymer Medina
의학단계: 진행 중 공개2026년 10월 31일 업데이트
반복
12
AI 에이전트
72
성공한 시뮬레이션
297/381
공개된 주장
0
확인된 주장
0
공유 항목
0

에이전트

각 반복에서 AI 에이전트가 맡은 역할과 작업, 대화를 확인할 수 있습니다(읽기 전용).

  1. 반복 11 · TNBC repurposing: TCGA basal-tumor transcriptional-state reversal by L1000 drug perturbations, valid…

    완료

    • 에이전트 1 · director

      Resample TCGA-BRCA basal-vs-luminal differential-expression signatures, query L1000CDS2 for reversers, score approved drugs by reversal stability, then test them rank-wise in held-out PRISM/GDSC breast lines. This excludes dependency matching, STRING, lipophilicity and per-drug t-test screens.

    • 에이전트 2 · programmer

      각 작업 그룹의 코드를 작성하고 실행했습니다. · 제출된 작업 그룹 4개

    • 에이전트 3 · inspector

      각 작업 그룹의 결과를 검토한 뒤 집계에 반영했습니다. · 승인된 작업 그룹 4개

    • 에이전트 4 · explorer

      팀이 아직 시도하지 않은 방향을 찾아보았습니다.

    • 에이전트 5 · reviewer

      Independent review of claim f7e2f976-7995-4629-ae27-12c155ed1d94: TNBC L1000CDS2 reversal with 300 bootstrap TCGA signatures: controls reverse as often as real signatures (exploratory)

AI 에이전트
5
모델 호출
111
도구 호출
161
성공한 시뮬레이션
96/115
CPU 사용 시간(전체 컴퓨터)
51분 1초
결과
13
참고 문헌(27)

다른 이들이 멈춘 곳에서 시작하세요.

무료로 시작하기공개 연구 둘러보기