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Enregistrement W2039034415 · doi:10.1158/1538-7445.am2011-560

Abstract 560: The use of molecular biomarkers to quantify drug distribution in solid tumors

2011· article· en· W2039034415 sur OpenAlexaff
Jasdeep K. Saggar, Ian F. Tannock

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer-related Molecular Pathways
Établissements canadiensOntario Institute for Cancer Research
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDoxorubicinDistribution (mathematics)MelphalanCancer researchMonoclonal antibodyMedicinePathologyAntibodyChemotherapyPharmacologyImmunologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The tumor microenvironment plays a critical role in the efficacy of chemotherapy. The disorganized vasculature within solid tumors leads to decreased drug delivery to the tumor and poor penetration of drugs from blood vessels to the tumor cells. Our laboratory has shown limited distribution of the auto-fluorescent drugs doxorubicin and mitoxantrone using quantitative immunohistochemistry. However, most anti-cancer drugs are not fluorescent and do not have antibodies that recognize them. The aim of the present study is to characterize the spatial distribution within solid tumors of biomarkers of drug effect: cleaved caspase 3 (a marker of apoptosis), γH2aX (a marker of DNA damage) and Ki67 (a marker of cell proliferation) in relation to blood vessels (recognized by an antibody to CD31). We have quantified the time-dependent distribution of these biomarkers in two models: human breast cancer MDA-MB-231 xenografts and murine mammary EMT6 syngeneic tumors following treatment with doxorubicin and melphalan respectively. Biomarker distributions have been compared to distributions of doxorubicin fluorescence. Melphalan's distribution within a solid tumor has been assessed for the first time with the use of a melphalan-DNA adduct recognizing monoclonal antibody. These studies are designed to provide a basis for selecting biomarkers to reflect the distribution of other non-fluorescent agents. The distribution of doxorubicin decreases exponentially with increasing distance from blood vessels, and is similar to the distribution of γH2aX at 10 minutes after drug injection. The activation of cleaved caspase 3 (indicating apoptosis) at 24 and 48 hours following treatment also mirrors the distribution of doxorubicin. The analysis of biomarker distributions in EMT6 tumors following treatment with melphalan in relation to tumor blood vessels is in progress. The results of these studies will be applied to quantify the intratumoral distribution of other non-fluorescent anticancer drugs (hypoxia-activated pro-drugs). Citation Format: {Authors}. {Abstract title} [abstract]. In: Proceedings of the 102nd Annual Meeting of the American Association for Cancer Research; 2011 Apr 2-6; Orlando, FL. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2011;71(8 Suppl):Abstract nr 560. doi:10.1158/1538-7445.AM2011-560

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,188
Tête enseignante GPT0,412
Écart entre enseignants0,224 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2011
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