Comparison of99mTc-sestamibi and doxorubicin to monitor inhibition of P-glycoprotein function
Notice bibliographique
Résumé
P-glycoprotein (Pgp) overexpression is a well-recognized factor in resistance to chemotherapy. Doxorubicin flow cytometry is used to monitor Pgp function in haematological specimens and biopsies from other cancers, and radionuclide imaging with sestamibi has recently shown promise for non-invasive monitoring. In the present study the two methods were directly compared in single-cell suspensions of three variants of the human breast carcinoma cell line MCF7: sensitive MCF7/WT, doxorubicin-selected MCF7/AdrR, and MDR1-gene-transfected MCF7/BC19 cells with doxorubicin resistance factors of 1, 192, and 14, respectively. Accumulation of sestamibi and mean fluorescence of doxorubicin (5.5 microM) were assessed over 60 min in the presence and absence of Pgp modulators GG918 (0.01 to 0.2 microM) and PSC833 (0.05 to 2.0 microM). Accumulation curves for sestamibi and doxorubicin differed among the cell variants under control conditions, with sestamibi showing a significantly greater difference between WT and resistant cells than doxorubicin. Both GG918 and PSC833 reversed uptake deficits to WT levels for sestamibi in MCF7/BC19 cells and doxorubicin in MCF7/BC19 and MCF7/AdrR cells, but failed to show the same effect for sestamibi in MCF7/AdrR cells (approximately 30% of MCF7/WT level). Thus, both methods clearly distinguished sensitive from resistant MCF7 variants, with the radionuclide method showing greater sensitivity.
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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 ».