<i>In Vitro</i> Comparison of Sestamibi, Tetrofosmin, and Furifosmin as Agents for Functional Imaging of Multidrug Resistance in Tumors
Notice bibliographique
Résumé
Sestamibi, tetrofosmin, and furifosmin are 99mTc-labeled myocardial perfusion imaging agents which have been shown to be substrates for P-glycoprotein (Pgp), the multidrug-resistance transporter which is overexpressed in some tumors. The three tracers were directly compared in vitro in the human breast cancer cell line MCF7-WT and two multidrug-resistant variants, MCF7-BC19 (MDR1 gene transfected) and MCF7-AdrR (doxorubicin selected). Tracer accumulation over the course of 60 minutes was determined. Dose-response curves were generated for two modulators of Pgp function, GG918 and PSC833. The general shape of accumulation curves for the three tracers in MCF7-WT cells was similar, with accumulation levels being sestamibi > tetrofosmin > furifosmin. Accumulation of sestamibi and furifosmin in MCF7-BC19 cells was reduced to 10% and 21% of MCF7-WT levels, respectively, but this accumulation deficit could be completely reversed by addition of 0.1 microM GG918 or 2 microM PSC833. Accumulation of sestamibi and tetrofosmin in MCF7-AdrR cells was 1.6% and 12% of MCF7-WT levels, respectively, and could only be enhanced to 30% and 45% of MCF7-WT levels by addition of GG918 or PSC833. In contrast, furifosmin showed similar levels of accumulation in MCF7-WT and MCF7-BC19 cells, slightly lower levels in MCF7-AdrR cells, and no consistent response to Pgp modulators. These results support the continued investigation of sestamibi and tetrofosmin as agents for functional imaging of multidrug resistance in human 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».