MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1779286448 · doi:10.1080/15384047.2015.1071733

The novel structure make LDM effectively remove CD123+ AML stem cells in combination with interleukin 3

2015· article· en· W1779286448 sur OpenAlexaff
Yanjun Zhang, Rong Liu, Dongmei Fan, Rizan Shi, Ming Yang, Qingfang Miao, Zhaoqun Deng, Jun Qian, Yong‐Su Zhen, Dongsheng Xiong, Jianxiang Wang

Notice bibliographique

RevueCancer Biology & Therapy · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer therapeutics and mechanisms
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStem cellCancer researchInterleukin-3 receptorFusion proteinPharmacologyLeukemiaBiologyImmunologyCell biologyRecombinant DNABiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

CD123 became a therapeutic target for acute myelocytic leukemia(AML) because of its overexpression only on AML stem cells. It is α subunit of interleukin-3 (multi-CSF, IL3) receptor. Lidamycin(LDM) is a novel antibiotic composed of an apoprotein (LDP) and a chromophore (AE). We cloned, expressed and isolated IL3LDP fusion protein first then assembled with AE in vitro. We found that131/132 amino acids of IL3 were the key factors for IL3 fusion protein stability and I131L/F132L mutation effectively improved the IL3 fusion protein stability. The toxicity of IL3LDM to CD123+ tumor cells was 2-10 times compared to LDM alone and 10000 times compared to ADR. Meanwhile, IL3LDM impaired the colony-forming ability of CD123+ stem-like cells but not to CD123 negative normal cord blood cells. Three drug delivery methods in vivo were adopted: prophylactic treatment and single/multiple-dosing administration. The tumor-free survival extended to 120 d and cancer cell invasion significantly decreased after IL3LDM continuous multiple treated. Moreover, IL3LDM had been shown to modulate apoptosis by arrested cell cycle in G2/M phase. Therefore, IL3LDM is expected to be a new drug for leukemia target therapy.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,199
Score d'incertitude au seuil0,564

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,253 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCancer Biology & TherapyMême sujetCancer therapeutics and mechanismsTravaux en français237 207