CXCR4 peptide antagonist inhibits primary breast tumor growth, metastasis and enhances the efficacy of anti‐VEGF treatment or docetaxel in a transgenic mouse model
Notice bibliographique
Résumé
CXCR4 is a chemokine receptor implicated in the homing of cancer cells to target metastatic organs, which overexpress its ligand, stromal cell-derived factor (SDF)-1. To determine the efficacy of targeting CXCR4 on primary tumor growth and metastasis, we used a peptide inhibitor of CXCR4, CTCE-9908, that was administered in a clinically relevant approach using a transgenic breast cancer mouse model. We first performed a dosing experiment of CTCE-9908 in the PyMT mouse model, testing 25, 50 and 100 mg/kg versus the scrambled peptide in groups of 8-16 mice. We then combined CTCE-9908 with docetaxel or DC101 (an anti-VEGFR2 monoclonal antibody). We found that increasing doses of CTCE-9908 alone slowed the rate of tumor growth, with a 45% inhibition of primary tumor growth at 3.5 weeks of treatment with 50 mg/kg of CTCE-9908 (p = 0.005). Expression levels of VEGF were also found to be reduced by 42% with CTCE-9908 (p = 0.01). In combination with docetaxel, CTCE-9908 administration decreased tumor volume by 38% (p = 0.02), an effect that was greater than that observed with docetaxel alone. In combination with DC101, CTCE-9908 also demonstrated an enhanced effect compared to DC101 alone, with a 37% decrease in primary tumor volume (p = 0.01) and a 75% reduction in distant metastasis (p = 0.009). In combination with docetaxel or an anti-angiogenic agent, the anti-tumor and anti-metastatic effects of CTCE-9908 were markedly enhanced, suggesting potentially new effective combinatorial therapeutic strategies in the treatment of breast cancer, which include targeting the SDF-1/CXCR4 ligand/receptor pair.
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Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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)
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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 tête enseignante, 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 ».