High efficacy vasopermeability drug candidates identified by screening in an ex ovo chorioallantoic membrane model
Notice bibliographique
Résumé
The use of rodent models to evaluate efficacy during testing is accompanied by significant economic and regulatory hurdles which compound the costs of screening for promising drug candidates. Vasopermeation Enhancement Agents (VEAs) are a new class of biologics that are designed to increase the uptake of cancer therapeutics at the tumor site by modifying vascular permeability in the tumor to increase the therapeutic index of co-administered drugs. To evaluate the efficacy of a panel of VEA clinical candidates, we compared the rodent Miles assay to an equivalent assay in the ex ovo chicken embryo model. Both model systems identified the same candidate (PVL 10) as the most active promoter of vasopermeation in non-tumor tissues. An ex ovo chicken embryo system was utilized to test each candidate VEA in two human tumor models at a range of concentrations. Vasopermeation activity due to VEA was dependent on tumor type, with HEp3 tumors displaying higher levels of vasopermeation than MDA-MB-435. One candidate (PVL 10) proved optimal for HEp3 tumors and another (PVL 2) for MDA-MB-435. The use of the ex ovo chicken embryo model provides a rapid and less costly alternative to the use of rodent models for preclinical screening of drug candidates.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».