Penetration of anticancer drugs through tumour tissue as a function of cellular packing density and interstitial fluid pressure and its modification by bortezomib
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Limited penetration of anticancer drugs in solid tumours is a probable cause of drug resistance. Our previous results indicate that drug penetration depends on cellular packing density and adhesion between cancer cells. METHODS: We used epithelioid and round cell variants of the HCT-8 human colon carcinoma cell lines to generate tightly and loosely packed xenografts in nude mice. We measured packing density and interstitial fluid pressure (IFP) and studied the penetration of anti-cancer drugs through multilayered cell cultures (MCC) derived from epithelioid HCT-8 variants, and the distribution of doxorubicin in xenografts with and without pre-treatment with bortezomib. RESULTS: We show lower packing density in xenografts established from round cell than epithelioid cell lines, with lower IFP in xenografts. There was better distribution of doxorubicin in xenografts grown from round cell variants, consistent with previous data in MCC. Bortezomib pre-treatment reduced cellular packing density, improved penetration, and enhanced cytotoxcity of several anticancer drugs in MCC derived from epithelioid cell lines. Pre-treatment of xenografts with bortezomib enhanced the distribution of doxorubicin within them. CONCLUSIONS: Our results provide a rationale for further investigation of agents that enhance the distribution of chemotherapeutic drugs in combination with conventional chemotherapy in solid tumours.
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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) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».