Adenosine potentiates the therapeutic effects of neural stem cells expressing cytosine deaminase against metastatic brain tumors
Notice bibliographique
Résumé
Tumor-tropic properties of neural stem cells (NSCs) provide a novel approach with which to deliver targeting therapeutic genes to brain tumors. Previously, we developed a therapeutic strategy against metastatic brain tumors using a human NSC line (F3) expressing cytosine deaminase (F3.CD). F3.CD converts systemically administered 5-fluorocytosine (5-FC), a blood-brain barrier permeable nontoxic prodrug, into the anticancer agent 5-fluorouracil (5-FU). In this study, we potentiated a therapeutic strategy of treatment with nucleosides in order to chemically facilitate the endogenous conversion of 5-FU to its toxic metabolite 5-FU ribonucleoside (5-FUR). In vitro, 5-FUR showed superior cytotoxic activity against MDA-MB-435 cancer cells when compared to 5-FU. Although adenosine had little cytotoxic activity, the addition of adenosine significantly potentiated the in vitro cytotoxicity of 5-FU. When MDA-MB‑435 cells were co-cultured with F3.CD cells, F3.CD cells and 5-FC inhibited the growth of MDA-MB-435 cells more significantly in the presence of adenosine. Facilitated 5-FUR production by F3.CD was confirmed by an HPLC analysis of the conditioned media derived from F3.CD cells treated with 5-FC and adenosine. In vivo systemic adenosine treatment also significantly potentiated the therapeutic effects of F3.CD cells and 5-FC in an MDA-MB-435 metastatic brain tumor model. Simple adenosine addition improved the antitumor activity of the NSCs carrying the therapeutic gene. Our results demonstrated an increased therapeutic potential, and thereby, clinical applicability of NSC-based gene therapy.
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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 | 0,000 |
| 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 ».