Refining the orthotopic dog prostate cancer (DPC)‐1 model to better bridge the gap between rodents and men
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Rodent models are often suboptimal for translational research on human prostate cancer (PCa). To better fill the gap with human, we refined the previously described orthotopic dog prostate cancer (DPC)-1 model. METHODS: Cyclosporine (Cy) A was used for immune suppression at varying doses and time-periods prior and after orthotopic DPC-1 cell implantation in the dog prostate (n = 12). Follow up included digital rectal examination, ultrasound prostate imaging and biopsies of hypoechoic areas. At necropsy, the prostate, iliosacral lymph nodes (LN), lung nodules, and suspicious bone segments were collected for histopathology. RESULTS: 15 mg CyA/kg daily for 10 days was optimal for tumor take. Maintaining these conditions post-implantation resulted in a rapid tumor development within and beyond the prostate and in iliosacral LNs. To minimize tumor burden, 10 times less DPC-1 cells were implanted. A series of dogs was next followed for 3-4 months, under continuous immune suppression (n = 3) or with CyA interruption at 8.5 weeks (n = 2). In all instances, multifocal tumors were found within the prostate. Predominant patterns were micropapillary and cribriform. Metastases were present in iliosacral LNs and lungs. Moreover, pelvic bone metastases producing a mixed osteoblastic/osteolytic reaction were confirmed in two dogs, one per group. Lastly, the release of CyA 1-2 weeks post-implantation (n = 3) did not prevent tumor growth and spreading to LNs. CONCLUSIONS: The continuing growth of DPC-1 tumors despite the release of CyA and, for the first time, spreading to bones renders this refined model closer to the spontaneous canine and hormone-refractory phase of human PCa.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».