Anti-VEGFA Therapy Reduces Tumor Growth and Extends Survival in a Murine Model of Ovarian Granulosa Cell Tumor
Notice bibliographique
Résumé
Although angiogenesis has been proposed as a therapeutic target for the treatment of ovarian granulosa cell tumor (GCT), its potential has not been evaluated in controlled studies. To do so, we used the Pten (tm1Hwu/tm1Hwu); Ctnnb1 (tm1Mmt/+);Amhr2 (tm3(cre)Bhr/+) (PCA) mouse model, which develops GCTs that mimic the advanced disease in women. A monoclonal anti-vascular endothelial growth factor A (VEGFA) antibody was administered weekly to PCA mice beginning at 3 weeks of age. By 6 weeks of age, anti-VEGFA therapy significantly decreased tumor weights relative to controls (P < .05) and increased survival, with all treated animals but none of the controls surviving to 8 weeks of age. Analyses of PCA tumors showed that anti-VEGFA treatment resulted in significant decreases in tumor cell proliferation and microvessel density relative to controls (P < .05). However, treatment did not have a significant effect on apoptosis or tumor necrosis. The VEGFA receptor 2 (VEGFR2) signaling effector p44/p42 mitogen-activated protein kinase (MAPK), whose activity is associated with cell proliferation, was significantly less phosphorylated (i.e., activated) in tumors from the treated group (P < .05). Conversely, no significant difference was found in the activation of protein kinase B, a VEGFR2 signaling effector associated with cell survival. Together, these results suggest that anti-VEGFA therapy is effective at inhibiting GCT growth in the PCA model and acts by reducing microvascular density and cell proliferation through inhibition of the VEGFR2-MAPK pathway. Findings from this preclinical model therefore support the investigation of targeting VEGFA for the adjuvant treatment of GCT in women.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».