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Enregistrement W1984199328 · doi:10.1016/j.breast.2013.07.011

Preclinical recapitulation of antiangiogenic drug clinical efficacies using models of early or late stage breast cancer metastatis

2013· review· en· W1984199328 sur OpenAlex
Robert S. Kerbel, Éric Guérin, Giulio Francia, Ping Xu, Christina R. Lee, John M.L. Ebos, Shan Man

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueThe Breast · 2013
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Treatment and Pharmacology
Établissements canadiensSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineSunitinibBevacizumabBreast cancerMetastatic breast cancerOncologyCancerInternal medicineContext (archaeology)Clinical trialPaclitaxelChemotherapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Historically, preclinical tumor therapy models in mice have frequently been deficient in predicting subsequent clinical activity; over-prediction of clinical anti-tumor efficacy is common. Several approaches are being made in an attempt to improve the clinical relevance of preclinical models, and include the use of genetically engineered mouse models (GEMMs) of cancer or patient derived xenografts (PDXs). Here we summarize, in the context of breast cancer, another approach, namely, the development of postsurgical models of either macroscopic or microscopic metastatic disease to mimic metastatic or adjuvant therapy. To do so we used in vivo selected metastatic variants of established human breast cancer cell lines such as MDA-MB-231. Testing antiangiogenic drugs such as the oral tyrosine kinase inhibitor (TKI) sunitinib alone or combined with chemotherapy in models involving treatment of established primary tumors invariably resulted in demonstrable anti-tumor activity. In contrast, identical treatments of postsurgical mice with advanced metastatic disease did not: survival times were not prolonged. This reflects multiple failed phase III trials of sunitinib based therapies in metastatic breast cancer patients. However, using a VEGF pathway targeting antibody drug instead of a TKI, with (paclitaxel) chemotherapy, resulted in anti-tumor activity in the metastatic setting, partially reflecting prior clinical results of the E2100 phase III trial of weekly paclitaxel plus bevacizumab. Other experiments involving postsurgical adjuvant treatment of early stage disease foreshadowed the phase III clinical trial failures of adjuvant bevacizumab in colorectal or breast cancer. In contrast, some investigational metronomic oral chemotherapy protocols alone or in combination with an antiangiogenic drug demonstrated potent activity in the advanced metastatic setting; these encouraging results have yet to be validated in randomized phase III clinical trials, which are underway based on some encouraging phase II clinical trial results. We have also observed circumstances where mice with advanced systemic disease, when successfully treated so as to prolong survival, sometimes relapse with brain metastases, reflecting a similar clinical phenomenon. Given our overall findings, we suggest that using preclinical mouse tumor models which mimic postsurgical adjuvant or metastatic therapy may be a promising strategy to help improve the ability to predict subsequent clinical outcomes.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,979
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
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)0,0020,000

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 Opus0,301
Tête enseignante GPT0,501
Écart entre enseignants0,200 · 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