Careful Decoy Receptor Titering is Required to Inhibit Tumor Angiogenesis While Avoiding Adversely Altering VEGF Bioavailability
Notice bibliographique
Résumé
To inhibit tumor-induced angiogenesis, the VEGF signaling pathway was targeted using AAV vectors encoding a VEGF decoy receptor, a truncated, soluble form of the murine VEGF receptor-2 (tsFlk-1). This approach initially had significant anti-neuroblastoma efficacy in murine xenograft models of local and metastatic disease, but when higher circulating levels of tsFlk-1 were established, tumor growth was more aggressive than even in control mice. Part of the mechanism for this apparent tumor resistance was increased human VEGF expression by the tumor cells. However, further investigation revealed that although a greater amount of VEGF could be bound by higher levels of tsFlk-1, more VEGF also existed in an unbound state and was, therefore, available to support angiogenesis. This novel, tumor-independent mechanism for resistance to antiangiogenic strategies suggests that careful titering of angiogenesis inhibitors may be required to achieve maximal antitumor efficacy and avoid therapy resistance mediated, in part, by ligand bioavailability. This has important implications for therapeutic strategies that use decoy receptors and other agents, such as antibodies, to bind angiogenic factors, in an attempt to inhibit tumor neovascularization.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».