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Enregistrement W2019871776 · doi:10.1006/mthe.2002.0533

Targeting Angiogenesis and HGF Function Using an Adenoviral Vector Expressing the HGF Antagonist NK4 for Cancer Therapy

2002· article· en· W2019871776 sur OpenAlexaff
Makoto Maemondo, Ko Narumi, Yasuo Saijo, Kazuhiro Usui, Minoru Tahara, Ryushi Tazawa, Koichi Hagiwara, Kunio Matsumoto, Toshikazu Nakamura, Toshihiro Nukiwa

Notice bibliographique

RevueMolecular Therapy · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLiver physiology and pathology
Établissements canadiensInstitute of Aging
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHepatocyte growth factorAngiogenesisCancer researchNeovascularizationAngiogenesis inhibitorIn vivoKringle domainInternal medicineChemistryMedicineBiologyReceptorRecombinant DNABiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hepatocyte growth factor (HGF) affects tumor growth/invasion and tumor neovascularization. A proposed HGF antagonist, NK4 (an amino-terminal kringle-domain peptide of HGF), inhibits tumor growth/invasion through the competition of HGF binding to its receptor, c-Met, and acts as an angiogenesis inhibitor. To investigate the in vivo effect of NK4 gene transfer, we constructed an adenovirus vector expressing human NK4 (AdCMV.NK4). Human lung cancer cell lines (A549 and H358) infected in vitro with AdCMV.NK4 yielded NK4 protein without a change in the cell growth rate. In contrast, direct injection of AdCMV.NK4 (1×109 pfu, twice) into established subcutaneous tumors in BALB/c nu/nu mice resulted in suppression of the tumors by 64% for A549 or by 91% for H358 compared with controls (P<0.02 or P<0.01, respectively). Counting of the tumor vessels revealed suppressed vascularity by 57% in H358 tumors when using AdCMV.NK4 (P<0.0001). Furthermore, systemic NK4 delivery by intraperitoneal injection of AdCMV.NK4 effectively suppressed both angiogenesis in the Matrigel assay (86% reduction, P<0.032), subcutaneous tumor growth in vivo (by 65% for H358, P<0.001), and hematogenous lung metastases without obvious side effects. These results indicate that NK4 elicits tumor-growth suppression in vivo through its anti-angiogenic activity and anti-HGF activity and that NK4 gene transfer can be an effective tool in the treatment of cancer. Hepatocyte growth factor (HGF) affects tumor growth/invasion and tumor neovascularization. A proposed HGF antagonist, NK4 (an amino-terminal kringle-domain peptide of HGF), inhibits tumor growth/invasion through the competition of HGF binding to its receptor, c-Met, and acts as an angiogenesis inhibitor. To investigate the in vivo effect of NK4 gene transfer, we constructed an adenovirus vector expressing human NK4 (AdCMV.NK4). Human lung cancer cell lines (A549 and H358) infected in vitro with AdCMV.NK4 yielded NK4 protein without a change in the cell growth rate. In contrast, direct injection of AdCMV.NK4 (1×109 pfu, twice) into established subcutaneous tumors in BALB/c nu/nu mice resulted in suppression of the tumors by 64% for A549 or by 91% for H358 compared with controls (P<0.02 or P<0.01, respectively). Counting of the tumor vessels revealed suppressed vascularity by 57% in H358 tumors when using AdCMV.NK4 (P<0.0001). Furthermore, systemic NK4 delivery by intraperitoneal injection of AdCMV.NK4 effectively suppressed both angiogenesis in the Matrigel assay (86% reduction, P<0.032), subcutaneous tumor growth in vivo (by 65% for H358, P<0.001), and hematogenous lung metastases without obvious side effects. These results indicate that NK4 elicits tumor-growth suppression in vivo through its anti-angiogenic activity and anti-HGF activity and that NK4 gene transfer can be an effective tool in the treatment of cancer.

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 enseignants0,111
Score d'incertitude au seuil0,486

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,244 · 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

Citations63
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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