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Enregistrement W2057494314 · doi:10.1158/1535-7163.targ-11-a19

Abstract A19: Establishment of patient primary tumor-derived xenograft models for testing anticancer agents.

2011· article· en· W2057494314 sur OpenAlexaff
Changnian Liu, Wen‐Wei Li, Bin Li, Rong Liu, Wen Zhou, Fang He, Chang Bai, Rui Zhou, Connie Sun

Notice bibliographique

RevueMolecular Cancer Therapeutics · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer Research and Treatments
Établissements canadiensMicropharma (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineIrinotecanGemcitabineDocetaxelIn vivoPaclitaxelCancerCisplatinDoxorubicinErlotinibCancer researchPrimary tumorPharmacologyColorectal cancerChemotherapyInternal medicineMetastasisBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: While the human tumor xenograft models established by inoculation of human cancer cell lines into immunodeficient mice have been widely used for test of novel cytotoxic anticancer agents, new drug development has moved from general cytotoxic agents to molecular target-directed therapeutics. Consequently, there is a need to identify tumor types and individual patient tumors that express the target and could benefit from more selective therapies in clinical trials. Therefore, the in vivo models used in preclinical development should be “disease-oriented” and target-directed. Recently, we developed xenograft tumor models by transplanting human fresh tumor fragments into nude mice, which have been used for test of clinically used and novel anticancer drugs. Methods: The fresh tumor samples were collected from local hospitals. The tumor fragments of 1–2 mm were subcutaneously implanted in the flanks of the Balb/c nude mice. In the first passage, tumors derived from male patients were implanted into male mice, and tumors from women were inoculated into female mice. The histology and genomic mutation status were compared between original patients' tumors and the genografts. All therapeutic efficacy experiments, with the exception of prostate cancer, used female mice. The positive control drugs tested included cisplatin, paclitaxel, docetaxel, irinotecan, doxorubicin, 5-FU, gemcitabine, and erlotinib. Results: A total of 537 human tumor samples have been implanted into nude mice, 221 patient tumor-derived models have been established. The tumor taking rates of the first passage were colorectal (69%), ovarian (64%), esophagel (63%), small cell lung cancer (60%), non-small cell lung cancer (54%), gastric (25%), kidney (17%), glioblastoma (16%), breast (12%), liver (12%), and acute lymphocytic leukemia (25%). The tumor taking rates were higher in the later passages for the various tumor types, ranged from approximately 50–100%. The test anticancer drugs produced tumor inhibition rates ranged from 20–90%, which were consistent with their clinical findings. The patient-tumor xenografts from all five generations presented the same histopathological morphology and genomic mutation status to their counterparts of the human primary tumors. Conclusions: These results suggest that patient-tumor derived xenograft tumor models provide a unique renewable source of tumor material for test of novel anticancer agents and may give a better predictive value than the traditional human tumor xenograft models established by inoculation of cancer cell lines. Especially, they have advantages for test of target-oriented therapeutics in new drugs development programs. Citation Format: {Authors}. {Abstract title} [abstract]. In: Proceedings of the AACR-NCI-EORTC International Conference: Molecular Targets and Cancer Therapeutics; 2011 Nov 12-16; San Francisco, CA. Philadelphia (PA): AACR; Mol Cancer Ther 2011;10(11 Suppl):Abstract nr A19.

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)0,001
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,004

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 Opus0,070
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,239 · 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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