Pre-Clinical Characterization of Dacomitinib (PF-00299804), an Irreversible Pan-ErbB Inhibitor, Combined with Ionizing Radiation for Head and Neck Squamous Cell Carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
Epidermal growth factor receptor (EGFR) is over-expressed in nearly all cases of squamous cell carcinoma of the head and neck (SCCHN), and is an important driver of disease progression. EGFR targeted therapies have demonstrated clinical benefit for SCCHN treatment. In this report, we investigated the pre-clinical efficacy of Dacomitinib (PF-00299804), an irreversible pan-ErbB inhibitor, both alone and in combination with ionizing radiation (IR), a primary curative modality for SCCHN. One normal oral epithelial (NOE) and three SCCHN (FaDu, UT-SCC-8, UT-SCC-42a) cell lines were used to conduct cell viability, clonogenic survival, cell cycle, and immunoblotting assays in vitro, using increasing doses of Dacomitinib (10-500 nM), both with and without IR (2-4 Gy). The FaDu xenograft model was utilized for tumor growth delay assays in vivo, and immunohistochemical analyses were conducted on extracted tumors. A dose-dependent reduction in cell viability and clonogenic survival after Dacomitinib treatment was observed in all three SCCHN models. Treatment led to a significant reduction in EGFR signalling, with a subsequent decrease in phosphorylation of downstream targets such as ERK, AKT, and mTOR. In vivo, Dacomitinib treatment delayed tumor growth, while decreasing phospho-EGFR and Ki-67 immunoexpression. These effects were further enhanced when combined with IR, both in vitro and in vivo. The preclinical data support the further evaluations of Dacomitinib combined with IR for the future management of patients with SCCHN.
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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) | 0,002 | 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 ».