Therapeutic Efficacy of Adenoviral-Mediated p53 Gene Transfer Is Synergistically Enhanced by Combined Use of Antisense Oligodeoxynucleotide Targeting Clusterin Gene in a Human Bladder Cancer Model
Notice bibliographique
Résumé
To establish a more effective therapeutic strategy against advanced bladder cancer, we investigated the effects of combined treatment with antisense (AS) oligodeoxynucleotide (ODN) targeting the anti-apoptotic gene clusterin and adenoviral-mediated p53 gene transfer (Ad5CMV-p53) using the human bladder cancer KoTCC-1 model. Clusterin expression in KoTCC-1 cells was highly upregulated by Ad5CMV-p53 treatment; however, AS clusterin ODN treatment further suppressed clusterin expression in KoTCC-1 cells after Ad5CMV-p53 treatment. AS clusterin ODN treatment synergistically enhanced the cytotoxic effect of Ad5CMV-p53, and DNA fragmentation characteristic of apoptosis was observed only after combined treatment with AS clusterin ODN and Ad5CMV-p53, but not after treatment with either agent alone. Administration of AS clusterin ODN and Ad5CMV-p53 into nude mice resulted in a significant inhibition of KoTCC-1 tumor growth as well as lymph node metastases compared to administration of either agent alone. Furthermore, combined treatment with AS clusterin ODN, Ad5CMV-p53, and cisplatin completely eradicated KoTCC-1 tumors and lymph node metastases in 60% and 100% of mice, respectively. These findings suggest that combined treatment with AS clusterin ODN and Ad5CMV-p53 could be a novel strategy to inhibit bladder cancer progression, and that further additional use of a chemotherapeutic agent may substantially enhance the efficacy of this combined regimen.
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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) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».