Nano-Encapsulation of Arsenic Trioxide Enhances Efficacy against Murine Lymphoma Model while Minimizing Its Impact on Ovarian Reserve In Vitro and In Vivo
Notice bibliographique
Résumé
Advances in cancer therapy have increased the rate of survival of young cancer patients; however, female lymphoma patients frequently face a temporary or permanent loss of fertility when treated with traditional cytotoxic agents. The potential loss of fertility is an important concern that can influence treatment decisions for many premenopausal cancer patients. The negative effect of chemotherapeutic agents and treatment protocols to patients' fertility-referred to as fertotoxicity-are thus an increasingly important cancer survivorship issue. We have developed a novel nanoscale formulation of arsenic trioxide, a potent drug for treatment of hematological malignancies, and demonstrate that it has significantly better activity in a murine lymphoma model than the free drug. In parallel, we have developed a novel in vitro assay of ovarian follicle function that predicts in vivo ovarian toxicity of therapeutic agents. Our results reveal that the nanotherapeutic agent is not only more active against lymphoma, but is fertoprotective, i.e., it is much less deleterious to ovarian function than the parent drug. Thus, our in vitro assay allows rapid evaluation of both established and experimental anticancer drugs on ovarian reserve and can inform the selection of efficacious and fertility-sparing treatment regimens for reproductive-age women diagnosed with cancer.
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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) | 0,001 | 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 ».