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Enregistrement W2088268059 · doi:10.1158/1538-7445.am2013-5661

Abstract 5661: Nanoparticle based combinatorial siRNA therapy against human hepatocellular carcinoma (HCC) .

2013· article· en· W2088268059 sur OpenAlexaff
Thomas Decaens, Valentina M. Factor, Iva Kulić, Jesper B. Andersen, Daekwan Seo, Yun‐Han Lee, Adam D. Judge, Elizabeth A. Conner, Ian MacLachlan, Snorri S. Thorgeirsson

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA Interference and Gene Delivery
Établissements canadiensArbutus Biopharma (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSmall interfering RNAHepatocellular carcinomaGene silencingCancer researchMedicinePharmacologyRNA interferenceCombination therapyTransplantationChemistryRNAInternal medicineBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: We have previously demonstrated the therapeutic effect of lipid nanoparticles (LNP) loaded with single siRNA targeting CSN5 and WEE1 against human HCC in mouse models. Aim: To test the benefit of a combinatorial versus single siRNA therapy in mouse models of human HCC and to identify molecular mechanism(s) involved in therapeutic response by extensive microarray analyses. Materials and Methods: LNP formulations of chemically modified siRNAs targeting CSN5 and WEE1 were produced by Tekmira® Pharmaceuticals. SCID-beige mice were used for subcutaneous (Hep3B) and intra-hepatic (Huh7-luciferase) tumor transplantation. Mice with established tumors were treated intravenously with 4 mg/kg single agent siRNA or 2 mg/kg + 2 mg/kg siCSN5:siWEE1 siRNA co-encapsulated in the same LNP. Tumors were assayed following 1 to 9 injected doses. Tumor progression in the Huh7 orthotopic model was monitored by bioluminescence imaging and metastases were evaluated at endpoint. Results: Significant target silencing was observed in tumors after single or repeat administration with no antagonism between siRNAs occurring in the CSN5:WEE1 combination. We observed significant inhibition of tumor growth and metastases in mice treated with active siRNAs compared to LNP containing a non-targeting control sequence. Potency was not lost with siCSN5:siWEE1 LNP, where the concentration of each siRNA is halved in combination, relative to the most efficacious single agent. Data from preliminary microarray analyses demonstrate a strong transcriptome difference between each treatment group. Conclusion: We demonstrate a clear efficacy of a LNP based combinatorial siRNA therapy in human mouse models of HCC. Overall this therapy led to a significant decrease of tumor size induced by mRNA inhibition Citation Format: Thomas Decaens, Valentina M. Factor, Iva Kulic, Jesper B. Andersen, Daekwan Seo, Yun-Han Lee, Adam D. Judge, Elizabeth A. Conner, Ian MacLachlan, Snorri S. Thorgeirsson. Nanoparticle based combinatorial siRNA therapy against human hepatocellular carcinoma (HCC) . [abstract]. In: Proceedings of the 104th Annual Meeting of the American Association for Cancer Research; 2013 Apr 6-10; Washington, DC. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2013;73(8 Suppl):Abstract nr 5661. doi:10.1158/1538-7445.AM2013-5661

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 seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
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)0,0020,001

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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,282 · 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

Citations0
Publié2013
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