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Enregistrement W1968864885 · doi:10.1038/sj.bjc.6604803

Efficacy assessment of sustained intraperitoneal paclitaxel therapy in a murine model of ovarian cancer using bioluminescent imaging

2008· article· en· W1968864885 sur OpenAlexaff
Vessela Vassileva, Eduardo H. Moriyama, Raquel De Souza, Justin Grant, Christine Allen, Brian C. Wilson, Micheline Piquette‐Miller

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Cancer · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUltrasound and Hyperthermia Applications
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreOntario Institute for Cancer ResearchUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPaclitaxelBioluminescence imagingOvarian cancerBioluminescenceMedicineLuciferaseCancer researchApoptosisOvarian carcinomaChemotherapyCytotoxicityIn vivoOncologyInternal medicineCancerPathologyIn vitroBiologyCell culture

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We evaluated the pre-clinical efficacy of a novel intraperitoneal (i.p.) sustained-release paclitaxel formulation (PTX(ePC)) using bioluminescent imaging (BLI) in the treatment of ovarian cancer. Human ovarian carcinoma cells stably expressing the firefly luciferase gene (SKOV3(Luc)) were injected i.p. into SCID mice. Tumour growth was evaluated during sustained or intermittent courses of i.p. treatment with paclitaxel (PTX). In vitro bioluminescence strongly correlated with cell survival and cytotoxicity. Bioluminescent imaging detected tumours before their macroscopic appearance and strongly correlated with tumour weight and survival. As compared with intermittent therapy with Taxol, sustained PTX(ePC) therapy resulted in significant reduction of tumour proliferation, weight and BLI signal intensity, enhanced apoptosis and increased survival times. Our results demonstrate that BLI is a useful tool in the pre-clinical evaluation of therapeutic interventions for ovarian cancer. Moreover, these results provide evidence of enhanced therapeutic efficacy with the sustained PTX(ePC) implant system, which could potentially translate into successful clinical outcomes.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,271 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations49
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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