Targeting the Tumour Vasculature: Exploitation of Low Oxygenation and Sensitivity to NOS Inhibition by Treatment with a Hypoxic Cytotoxin
Notice bibliographique
Résumé
Many cancer research efforts focus on exploiting genetic-level features that may be targeted for therapy. Tissue-level features of the tumour microenvironment also represent useful therapeutic targets. Here we investigate the presence of low oxygen tension and sensitivity to NOS inhibition of tumour vasculature as potential tumour-specific features that may be targeted by hypoxic cytotoxins, a class of therapeutics currently under investigation. We have previously demonstrated that tirapazamine (TPZ) mediates central vascular dysfunction in tumours. TPZ is a hypoxic cytotoxin that is also a competitive inhibitor of NOS. Here we further investigated the vascular-targeting activity of TPZ by combining it with NOS inhibitor L-NNA, or with low oxygen content gas breathing. Tumours were analyzed via multiplex immunohistochemical staining that revealed irreversible loss of perfusion and enhanced tumour cell death when TPZ was combined with either low oxygen or a NOS inhibitor. Tumour growth rate was reduced by TPZ + NOS inhibition, and tumours previously resistant to TPZ-mediated vascular dysfunction were sensitized by low oxygen breathing. Additional mapping analysis suggests that tumours with reduced vascular-associated stroma may have greater sensitivity to these effects. These results indicate that poorly oxygenated tumour vessels, also being abnormally organized and with inadequate smooth muscle, may be successfully targeted for significant anti-cancer effects by inhibition of NOS and hypoxia-activated prodrug toxicity. This strategy illustrates a novel use of hypoxia-activated cytotoxic prodrugs as vascular targeting agents, and also represents a novel mechanism for targeting tumour vessels.
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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) | 0,000 | 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 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 ».