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Enregistrement W2083836971 · doi:10.1158/1538-7445.am10-4417

Abstract 4417: Uptake of the new paclitaxel-derivative (ANG1005) by the low-density lipoprotein receptor-related protein1 (LRP1) is related to the aggressive phenotype of glioblastoma cells

2010· article· en· W2083836971 sur OpenAlexaff
Yanick Bertrand, Jean-Christophe Currie, Michel Demeule, Anthony Régina, Danica Stanimirovic, Jean‐Paul Castaigne, Richard Béliveau

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer, Hypoxia, and Metabolism
Établissements canadiensAngiochem (Canada)National Research Council CanadaUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLRP1Cancer researchTaxanePaclitaxelU87MedicineCancerImmunohistochemistryTemozolomideGliomaInternal medicineBreast cancerLipoproteinLDL receptorCholesterol

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The most common primary brain tumour is glioblastoma multiforme (GBM). Despite latest cancer researches to improve the outcome of patients with GBM, this highly aggressive tumour remains one of the most difficult tumors to treat. Angiochem's Engineered Peptide Compounds (EPiC) provides a non-invasive and flexible platform for small and large molecules to treat brain diseases. Based on these properties, we have created a portfolio of new drug entities composed of siRNA, peptides and mAbs, The most advanced, ANG1005, is a new taxane derivative currently completing two Phase ½ clinical trials for the treatment of primary and secondary brain tumors. This EPiC drug is comprised of one Angiopep-2 peptide conjugated to three molecules of paclitaxel. Recently, Angiopep-2 has been shown to use the low-density lipoprotein related protein 1 (LRP1) has a gateway across the blood-brain barrier. Interestingly, LRP1 seems to be required in many tumours for the aggressive behaviour and is overexpressed in GBM. Here, we show an increase uptake of Angiopep-2 in implanted brain tumour using in vivo imaging when compared to the contralateral normal brain region. In these tumors, ANG1005 could be detected by LC/MS/MS analysis and immunohistochemistry. We next characterized Angiopep-2 and ANG1005 uptake in human U87 glioblastoma cell line. The transfection of U87 cells with siRNA LRP1 decreased the uptake of both Angiopep-2 and ANG1005 indicating that LRP1 is involved in their internalization in glioblastoma cells. Furthermore, we measured an increase in the uptake of both Angiopep-2 and ANG1005 in glioblastoma (U87) cells under three experimental conditions that mimic the aggressive cancer cell microenvironment: acidic pH, serum deprivation and hypoxia. Interestingly, under these conditions LRP1 expression was also increased. The increase of ANG1005 uptake and LRP1 expression indicates that the aggressive cancer microenvironment phenotype favors the entry of this anticancer drug into glioblastoma cells. Overall these results demonstrate that the EPiC drug ANG1005 can be an effective therapeutic strategy to target brain cancer cells and aggressive tumors such as GBM. Citation Format: {Authors}. {Abstract title} [abstract]. In: Proceedings of the 101st Annual Meeting of the American Association for Cancer Research; 2010 Apr 17-21; Washington, DC. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2010;70(8 Suppl):Abstract nr 4417.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,290 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations2
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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