Effects of Chronic Bromocriptine Treatment of an Estrone-Induced, Prolactin-Secreting Rat Pituitary Adenoma
Notice bibliographique
Résumé
Bromocriptine (BROM), a dopamine (DA) agonist, is commonly and successfully used for long-term treatment of human prolactinomas. We have studied the effects of chronic BROM administration to female 344 Fisher/Lis rats bearing an estrone-induced, prolactin (PRL)-secreting pituitary tumor recently characterized as a model for human prolactinoma. The animals were injected twice daily with BROM (2.5 mg/kg) or with diluent. After 1 month of treatment, the animals were sacrificed, and plasma collected and stored at -20 degrees C for PRL radioimmunoassay. The pituitary tumors were removed and tumoral mammotrophs dispersed enzymatically for studies of DA receptor binding and PRL release in vitro. BROM treatment significantly reduced tumor weight, cell size, rough endoplasmic reticulum, Golgi complexes and plasma PRL levels. [3H]-spiroperidol binding to tumoral mammotrophs was also evaluated. BROM induced a significant decrease in the number of DA binding sites without any changes in affinity. These results indicate that chronic BROM treatment of an animal model of prolactinoma induces tumor involution, reduction of PRL release and probably synthesis, and down regulation of dopaminergic binding sites.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».