The influence of expression of P-glycoprotein on the penetration of anticancer drugs through multicellular layers
Notice bibliographique
Résumé
The success of chemotherapy in the treatment of solid tumours may be limited by cellular mechanisms leading to drug resistance and/or by the slow penetration of drugs through tissue, resulting in a steep concentration gradient from tumour blood vessels. One mechanism leading to the development of multidrug resistance is overexpression of the membrane-based export pump P-glycoprotein (P-gp). The relationship between expression of P-gp by constituent cells and the penetration of P-gp substrates through tissue was studied by comparing the penetration of P-gp substrates through multicellular layers derived from either wild-type or P-gp overexpressing cell lines. P-gp reversal agents were added to confirm the contribution of P-gp in influencing the penetration of its substrates. Our data indicate: 1) penetration of the P-gp substrates, 99mTc-sestaMIBI and 14C-doxorubicin, is greater through multicellular layers formed from P-gp overexpressing cell lines as compared with wild-type cells; 2) the addition of agents that inhibit the function of P-gp results in decreased penetration of these substrates through multicellular layers with P-gp expression. There was no effect of P-gp reversal agents on penetration of 14C-sucrose or of 3H-5-fluorouracil (non-substrate controls). Our data suggest that the administration of agents that inhibit the function of P-gp might have opposing effects on therapeutic index in solid tumours: increased sensitivity of perivascular tumour cells but decreased penetration of P-gp substrates to more distal cells. These effects may explain, in part, the limited therapeutic benefit for solid tumours that has accrued from use of agents that reverse the effects of P-gp.
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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) | 0,001 | 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 ».