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Enregistrement W1973730551 · doi:10.1002/ijc.11398

Estradiol increases extracellular levels of vascular endothelial growth factor <i>in vivo</i> in murine mammary cancer

2003· article· en· W1973730551 sur OpenAlexaff
Charlotta Dabrosin, Peter J. Margetts, Jack Gauldie

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Cancer · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAngiogenesis and VEGF in Cancer
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAngiogenesisVascular endothelial growth factorExtracellularIn vivoMicrodialysisExtracellular fluidBreast cancerCancerCancer researchMetastasisMammary tumorVascular endothelial growth factor AMedicineBiologyInternal medicineEndocrinologyPathologyVEGF receptorsCell biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Angiogenesis is essential for tumor growth and metastasis and an important prognostic factor in breast cancer. VEGF, a key factor for angiogenesis, has been correlated with tumor vessel density in breast cancer. Estrogen, another crucial factor in breast cancer, stimulates VEGF; and an ERE in the VEGF gene has been defined. VEGF is bioactive in the extracellular fluid, where it becomes available to endothelial cells. Whether E(2) affects VEGF levels in the extracellular fluid is not known. We show, using intratumoral microdialysis in vivo, that E(2) treatment increased tumor extracellular levels of VEGF in an estrogen-dependent breast cancer model. Moreover, extracellular levels of VEGF in the tumor showed a strong correlation with total tumor VEGF, contrary to plasma levels of VEGF. Ninety-three percent of measured VEGF in the extracellular fluid in the tumor was tumor-derived, while only 45% of VEGF in circulating plasma originated from the tumor. We conclude that E(2) increases extracellular VEGF and that microdialysis is a sensitive method for measurement of local VEGF production in vivo. Our results have potential application to the assessment of tumor characteristics in vivo in human tumors for individualized cancer therapy.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,194
Score d'incertitude au seuil0,486

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,267 · 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 tête enseignante, 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

Citations76
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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