A Conjugate of Gemcitabine With Bisphosphonate (Gem/BP) Shows Potential as a Targeted Bone-Specific Therapeutic Agent in an Animal Model of Human Breast Cancer Bone Metastases
Notice bibliographique
Résumé
Bone metastases in advanced breast cancer patients remains a significant treatment challenge. Bisphosphonates are now a routine first line treatment for prevention and treatment of skeletal damage caused by malignancies and, moreover, have shown an ability to transport therapeutic drugs to the bone. Here, we describe the effect of a conjugate between the potent anticancer drug gemcitabine and a bisphosphonate molecule (Gem/BP) in an animal model of breast cancer metastases. We have previously demonstrated the targeting of this compound to bone in normal mice using an analog labeled with the radionuclide 99mTc. Using a bone metastasis model in nude mice produced by intracardiac injection of the human breast cancer cell line MDA-MB-231BO, we examined the effect of Gem/BP and gemcitabine in reducing the frequency and severity of osteolytic bone lesions. High-resolution radiographs and microPET images showed that Gem/ BP reduced the number and size of bone metastases relative to the gemcitabine-treated and the untreated control groups. Histological examination of the humeri and femurs of the control and gemcitabine groups revealed large metastatic cancer lesions in the outer and inner cortices and the medullary cavities. In contrast, Gem/BP-treated mice showed occasional small wedge-shaped metastases under the periosteum of the outer cortex and very occasionally in the medulla. These findings suggest that Gem/BP should be further evaluated for use in the treatment of bone metastases in breast cancer.
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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 | 0,001 |
| 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 ».