<i>In vitro</i> and <i>in vivo</i> antitumor activity of liposomal fenretinide targeted to human neuroblastoma
Notice bibliographique
Résumé
Neuroblastoma (NB) is the most common extracranial solid tumor of childhood. In advanced disease stages, prognosis is poor and treatments have limited efficacy, thus novel strategies are warranted. The synthetic retinoid Fenretinide (HPR) induces apoptosis in NB and melanoma cell lines. We reported an in vitro potentiation of HPR effects on melanoma cells when the drug is incorporated into GD2-targeted immunoliposomes (anti-GD2-SIL-HPR). We investigated the antitumor activity of anti-GD2-SIL-HPR against NB cells, both in vitro and in vivo. Anti-GD2-SIL showed specific, competitive binding to and uptake by, various NB cell lines. In in vitro cytotoxicity studies, NB cells, incubated with 30 microM HPR entrapped in anti-GD2-immunoliposomes, showed a significant reduction in cellular growth compared to free HPR, HPR entrapped in Ab-free liposomes or anti-GD2 empty liposomes. In an in vivo NB metastatic model, we demonstrated that anti-GD2-SIL-HPR completely inhibited the development of macroscopic and microscopic metastases in comparison to controls. Similar, but significantly less potent, antitumor effect was observed also in mice treated with anti-GD2 immunoliposomes without HPR (anti-GD2-SIL-blank) or anti-GD2 MAb alone (p = 0.0297 and p = 0.0294, respectively, vs. anti-GD2-SIL-HPR). Moreover, our results clearly demonstrated that although anti-GD2 MAb had a strong antitumor effect in this in vivo NB model, 100% curability was obtained only after treatment with anti-GD2-SIL-HPR (p < 0.0001). Anti-GD2 liposomal HPR should receive clinical evaluation as adjuvant therapy of neuroblastoma.
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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) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».