The Distribution of the Anticancer Drug Doxorubicin in Relation to Blood Vessels in Solid Tumors
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Anticancer drugs gain access to solid tumors via the circulatory system and must penetrate the tissue to kill cancer cells. Here, we study the distribution of doxorubicin in relation to blood vessels and regions of hypoxia in solid tumors of mice. EXPERIMENTAL DESIGN: The distribution of doxorubicin was quantified by immunofluorescence in relation to blood vessels (recognized by CD31) of murine 16C and EMT6 tumors and human prostate cancer PC-3 xenografts. Hypoxic regions were identified by injection of EF5. RESULTS: The concentration of doxorubicin decreases exponentially with distance from tumor blood vessels, decreasing to half its perivascular concentration at a distance of about 40 to 50 mum, The mean distance from blood vessels to regions of hypoxia is 90 to 140 microm in these tumors. Many viable tumor cells are not exposed to detectable concentrations of drug following a single injection. CONCLUSIONS: Limited distribution of doxorubicin in solid tumors is an important and neglected cause of clinical resistance that is amenable to modification. The technique described here can be adapted to studying the distribution of other drugs within solid tumors and the effect of strategies to modify their distribution.
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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 ».