Antitumor effect of sarcnu in a 06-methylguanine-DNA methyltransferase positive human glioma xenograft model
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To assess whether novel analogue of nitrosoureas, 2-chloroethyl-3-sarcosinamide-1-nitrosourea (SarCNU), has antitumor effect to 0 6 -methylguanine-DNA methyltransferase (MGMT) positive tumors in vivo . Methods: MGMT positive human glioma cell line SF-767 xenografts in nude mice were treated with SarCNU. The antitumor efficacy of SarCNU was compared with the results of 1, 3-bis(2-chloroethyl)-1-nitrosourea (BCNU) treatment with or without 0 6 -benzylguanine (0 6 -BG) preadministration. Results: Since the SF-767 is MGMT strongly positive, BCNU treatment alone did not result in a satisfactory anticancer effect. As expected, 0 6 -BG by depleting MGMT activity, significantly enhanced BCNU antitumor efficacy ( P <0.001). More interestingly, SarCNU treatment alone had a better antitumor effect than O 6 -BG plus BCNU treatment (F=51.7, P =0.00036). Conclusion: Since SarCNU enters cells via extraneuronal monoamine transporter (EMT), the enhanced antitumor activity of SarCNU in this MGMT positive human tumor xenograft model may be due to the presence of EMT in SF-767. SarCNU may be used as an alternative treatment for MGMT positive tumors, specifically for tumors expressing EMT.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».