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Enregistrement W2107653037 · doi:10.1158/0008-5472.can-10-1584

Novel Matrix Metalloproteinase Inhibitor [18F]Marimastat-Aryltrifluoroborate as a Probe for <i>In vivo</i> Positron Emission Tomography Imaging in Cancer

2010· article· en· W2107653037 sur OpenAlexafffund
Ulrich auf dem Keller, Caroline L. Bellac, Ying Li, Yuanmei Lou, Philipp F. Lange, Richard Ting, Curtis Harwig, Reinhild Kappelhoff, Shoukat Dedhar, Michael J. Adam, Thomas J. Ruth, François Bénard, David M. Perrin, Christopher M. Overall

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueProtease and Inhibitor Mechanisms
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaTRIUMFBC Cancer Agency
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMatrix metalloproteinaseIn vivoMatrix metalloproteinase inhibitorCancerPositron emission tomographyPathologyMetalloproteinaseCancer researchChemistryMedicineNuclear medicineInternal medicineBiochemistryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Matrix metalloproteinases (MMP), strongly associated pathogenic markers of cancer, have undergone extensive drug development programs. Marimastat, a noncovalent MMP inhibitor, was conjugated with FITC to label cellular metalloproteinase cancer targets in MDA-MB-231 cells in vitro. Punctate localization of active transmembrane MMP14 was observed. For molecular-targeted positron emission tomography imaging of syngeneic 67NR murine mammary carcinoma in vivo, marimastat was (18)F-labeled using a shelf-stable arylboronic ester conjugate as a captor for aqueous [(18)F]fluoride in a novel, rapid one-step reaction at ambient temperature. [(18)F]Marimastat-aryltrifluoroborate localized to the tumors, with labeling being blocked in control animals first loaded with >10-fold excess unlabeled marimastat. The labeled drug cleared primarily via the hepatobiliary and gastrointestinal tract, with multiple animals imaged in independent experiments, confirming the ease of this new labeling strategy.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,943

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,338 · 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 tête enseignante, 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

Citations82
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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