Antitumor Efficacy of Intravesical BCG, Gemcitabine, Interferon-α and Interleukin-2 as Mono- or Combination-Therapy for Bladder Cancer in an Orthotopic Tumor Model
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To reduce adverse effects and improve efficacy of intravesical BCG for bladder cancer, alternative treatment options were investigated in an orthotopic rat tumor model. METHODS: Superficial bladder cancer was established in syngeneic female rat bladders by instillation of AY-27 cells. Animals were randomly assigned to treatment groups including dose escalation of intravesical BCG with or without interferon-α (IFN-α) or interleukin-2 (IL-2); or graded doses of gemcitabine alone; or BCG plus gemcitabine. Treatments were given twice weekly for 3 weeks. Rats in control groups received saline instillations. Treatment response was monitored by animals' well-being, survival days, tumor growth inhibition, and histological examination at necropsy. RESULTS: Rats receiving monotherapy with intravesical BCG, gemcitabine, or IFN-α, attained significantly better survival and tumor reduction compared with control (P = 0.002; 0.001; 0.002, respectively, Log-rank Test). A dose-dependent treatment response was observed in animals with established bladder tumor receiving escalated BCG instillations. Only high-dose BCG significantly improved animal survival. Although high-dose BCG plus gemcitabine or IFN-α did not increase benefit over monotherapies, low-dose BCG plus IL-2 did show improved efficacy (P = 0.01). CONCLUSION: Intravesical monotherapies with gemcitabine and IFN-α were as effective as BCG for treatment of early non-muscle-invasive urothelial bladder cancer in this immune competent rat model. Combining these agents with high-dose BCG did not further increase efficacy. However, combining low-dose BCG with IL-2 enhanced BCG effectiveness.
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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 ».