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Enregistrement W2062047640 · doi:10.1017/s1460396912000465

A review of vascular disrupting agents as a concomitant anti-tumour modality with radiation

2013· review· en· W2062047640 sur OpenAlexaff
William T. Tran, Ahmed El Kaffas, Azza Al‐Mahrouki, Carol Gillies, Gregory J. Czarnota

Notice bibliographique

RevueJournal of Radiotherapy in Practice · 2013
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAngiogenesis and VEGF in Cancer
Établissements canadiensUniversity of TorontoHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRadiation therapyMedicineStromaCancer researchBioinformaticsPathologyInternal medicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Tumour vasculature plays an important role in the development, maintenance and sustainability of a tumour. Endothelial cells which are recruited into the tumour stroma facilitate the formation of essential blood vessels that deliver nutrients and oxygen to tumour cells. A growing body of research is showing that there are synergistic anti-tumour effects when anti-vascular agents are combined with radiation. More recent reports have described favourable radiation response as a function of vascular targeting and blood vessel breakdown, primarily through interactions of radiation with vascular endothelial cells. Vascular disrupting agents are being utilised in several forms that include molecular targeting, biophysical assault and biological interference. Purpose In the present review, we examine current advances in anti-vascular agents to enhance tumour response when combined with radiation therapy. Methods A comprehensive literature search was conducted on the US National Library of Medicine, National Institutes of Health (PubMed) using the following search keywords: vascular disrupting agents, radiation sensitisation, anti-angiogenic therapy, anti-vascular therapy, radiation therapy. Conclusion Current research suggests the applicability of vascular disrupting agents as an effective radiation sensitisation agent. Pre-clinical and clinical trials have been well developed to form the theoretical framework to apply this powerful modality to the treatment of cancer.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,959
Score d'incertitude au seuil0,861

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,380
Écart entre enseignants0,352 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations5
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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