Interferon-α Promotes the Anti-Proliferative Effect of Gefitinib (ZD1839) on Human Colon Cancer Cell Lines
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Interferon-alpha (IFN alpha) treatment is associated with up-regulation of epidermal growth factor receptor (HER 1/EGFR) expression and marked growth inhibition of colon cancer cell lines in vitro. We aimed to determine the effect of combining IFN alpha and gefitinib on colon cancer cell line growth. METHODS: A panel of nine colon cancer cell lines were characterised for expression of HER 1/EGFR and then treated with gefitinib alone, or IFN alpha alone, or IFN alpha plus gefitinib, following a pre-treatment using vehicle or IFN alpha. Crystal violet staining and flow cytometry were used to assess cell proliferation and expression of HER 1/EGFR. The indexes and statistical assays were used to evaluate significant differences between treatment groups against vehicle control. RESULTS: All cell lines except SW 620 were HER 1/EGFR positive. IFN alpha treatment was associated with significant up-regulation of cell surface HER 1/EGFR expression in all HER 1/EGFR-positive cell lines except KM 12 SM. Concurrent treatment with IFN alpha and gefitinib, or IFN alpha pre-treatment followed by gefitinib, or IFN alpha pre-treatment followed by a combination of IFN alpha plus gefitinib, additively or supra-additively/synergistically enhanced the sensitivity of the seven HER 1/EGFR-up-regulated cell lines. CONCLUSION: IFN alpha improves the anti-proliferative effect of EGFR inhibition in colorectal cancer cell lines. This approach may have clinical implications for improving treatment based on targeting of HER 1/EGFR.
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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) | 0,001 | 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 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 ».