NGR-TNF, a novel vascular-targeting agent, does not induce cytokine recruitment of proangiogenic bone marrow-derived cells
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Administration of certain chemotherapy drugs at the maximum tolerated dose, vascular-disrupting agents (VDAs) and irradiation can induce mobilisation and tumour homing of proangiogenic bone marrow-derived cells (BMDCs). Increases in cytokines and chemokines contribute to such mobilisation that eventually promotes tumour (re)growth. NGR-TNF is a vascular-targeting agent in advanced clinical development, coupling the CNGRCG angiogenic vessel-homing peptide with tumour necrosis factor-alpha (TNF). We investigated whether NGR-TNF mobilises host BMDCs and growth factors. METHODS: Blood was obtained from Lewis lung carcinoma and 4T1 tumour-bearing mice at different time points following NGR-TNF, VDA or anti-VEGFR2/flk-1 antibody treatment. Levels of circulating growth factors were assessed by ELISAs. BMDCs were characterised by FACS. Circulating endothelial progenitor cells were defined as CD45(-)/CD13(+)/flk-1(+)/CD117(+)/7AAD(-), Tie2-expressing monocytes as CD45(+)/CD11b(+)/Tie2(+) and myeloid-derived suppressor cells as CD45(+)/CD11b(+)/Gr1(+) cells. RESULTS: NGR-TNF decreases tumour blood vessel density-inducing apoptosis of tumour and tumour endothelial cells. Unlike VDAs, or high-dose NGR-TNF, lower doses of NGR-TNF, comparable to those used in clinical trials, neither mobilise nor recruit to the tumour site proangiogenic BMDCs or induce host growth factors. CONCLUSION: Low-dose NGR-TNF exerts antitumour activity without inducing proangiogenic host responses, conceivably important for preventing/overcoming resistance and designing combination therapeutic strategies.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».