3′-Deoxy-3′-[18F]Fluorothymidine Positron Emission Tomography Is a Sensitive Method for Imaging the Response of BRAF-Dependent Tumors to MEK Inhibition
Notice bibliographique
Résumé
Activating mutations of BRAF occur in approximately 7% of all human tumors and in the majority of melanomas. These tumors are very sensitive to pharmacologic inhibition of mitogen-activated protein kinase/extracellular signal-regulated kinase kinase (MEK), which causes loss of D-cyclin expression, hypophosphorylation of Rb, and G(1) arrest. Growth arrest is followed by differentiation or senescence and, in a subset of BRAF mutant tumors, by apoptosis. The former effects result in so-called "stable disease" and, in patients with cancer, can be difficult to distinguish from indolent tumor growth. The profound G(1) arrest induced by MEK inhibition in BRAF mutant tumors is associated with a marked decline in thymidine uptake and is therefore potentially detectable in vivo by noninvasive 3'-deoxy-3'-[(18)F]fluorothymidine ([(18)F]FLT) positron emission tomography (PET) imaging. In SKMEL-28 tumor xenografts, MEK inhibition completely inhibited tumor growth and induced differentiation with only modest tumor regression. MEK inhibition also resulted in a rapid decline in the [(18)F]FLT signal in V600E BRAF mutant SKMEL-28 xenografts but not in BRAF wild-type BT-474 xenografts. The data suggest that [(18)F]FLT PET can effectively image induction of G(1) arrest by MEK inhibitors in mutant BRAF tumors and may be a useful noninvasive method for assessing the early biological response to this class of drugs.
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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 | 0,004 | 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 ».