Combining doxorubicin and liposomal anti‐HER‐2/NEU antisense oligodeoxynucleotides to treat HER‐2/NEU‐expressing MDA‐MB‐435 breast tumor model
Notice bibliographique
Résumé
This study assessed the in vivo therapeutic activity of an antisense molecule targeted against HER-2/neu expressing mRNA. Antisense activity was evaluated in female SCID/Rag2m mice bearing subcutaneous tumors derived from HER-2/neu-transfected MDA-MB-435 (MDA-MB-435(HER2)) cells, a transfected line derived from the human breast cancer MDA-MB-435 cell line. Animals were treated with free or liposome-encapsulated antisense. The area under the curve (AUC(0-24h)) of the liposomal formulated antisense was demonstrated to be more than 30-fold greater than that of free antisense following intravenous administration. Efficacy was determined by assessing changes in tumor growth rate as well as by an immunohistological end-point evaluating HER-2/neu expression. HER-2/neu protein expression was reduced in mice bearing HER-2/neu-transfected MDA-MB-435 tumors when treated with liposomal antisense. However, tumors in these mice grew at a faster rate than the control, a result that was interpreted to be a consequence of selection of a more rapidly proliferating HER-2/neu-negative subpopulation of cells. Effective control of the MDA-MB-435(HER2) tumors was achieved when antisense treatment was combined with doxorubicin. Tumors derived from animals treated with the combination of doxorubicin and the liposomal antisense against HER-2/neu exhibited no detectable levels of HER-2/neu expression. Antisense targeted against HER-2/neu mRNA was effective in reducing or eliminating HER-2/neu protein expression, and when combined wtih doxorubicin treatment was efficacious in the treatment of mice bearing HER-2/neu-overexpressing human xenograft tumors.
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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) | 0,000 | 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 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 ».