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Enregistrement W2014641713 · doi:10.1089/cbr.2008.0461

Inhibition of Pancreatic Carcinoma Growth by Adenovirus-Mediated Human Interleukin-24 Expression in Animal Model

2008· article· en· W2014641713 sur OpenAlexaff
Xinting Pan, Weihua Sheng, Qingyun Zhu, Yufeng Xie, Zhenmin Ye, Jim Xiang, Dechun Li, Jicheng Yang

Notice bibliographique

RevueCancer Biotherapy and Radiopharmaceuticals · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueVirus-based gene therapy research
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCancer researchGenetic enhancementAngiogenesisVascular endothelial growth factorTumor suppressor geneBiologyCarcinomaPancreatic cancerPancreatic tumorPancreatic diseasePancreasPathologyMedicineCarcinogenesisEndocrinologyGeneCancerVEGF receptors

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Interleukin-24 (IL-24) has been shown to be a tumor-suppressor gene and the protein product found to be constitutively expressed by melanocytes, nerve cells, and some primary melanomas. The potential effect of adenovirus (AdV)-mediated IL-24 gene therapy was explored on human pancreatic carcinoma by using a pancreatic carcinoma cell line, patu8988. A recombinant adenovirus, AdVGFP/IL-24, expressing the marker, green fluorescent protein (GFP), and the tumor-suppressor gene, IL-24, was constructed. AdVGFP/IL-24 treatment of pancreatic carcinoma cells in vitro significantly induced pancreatic carcinoma cell cytotoxicity and apoptosis, compared with AdVGFP without IL-24 expression. In nude mice bearing patu8988 tumors, intratumoral injections of AdVGFP/IL-24 significantly inhibited pancreatic carcinoma growth. In addition, the molecular mechanism of tumor suppression was elucidated by downregulating the expression of vascular endothelial growth factor, CD34, and Bcl-2, as well as inhibiting tumor angiogenesis. Therefore, AdVGFP/IL-24 has the potential to serve as a novel tool for pancreatic carcinoma gene therapy.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,797

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,039
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,307 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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