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Enregistrement W2112321541 · doi:10.1016/j.juro.2008.05.001

Is Vascular Endothelial Growth Factor Modulation a Predictor of the Therapeutic Efficacy of Gefitinib for Bladder Cancer?

2008· article· en· W2112321541 sur OpenAlexaff
Wassim Kassouf, Gordon Brown, Peter C. Black, Mark B. Fisher, Teruo Inamoto, Tony Luongo, David Gallagher, Menashe Bar‐Eli, David J. McConkey, Liana Adam, Colin P. Dinney

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Urology · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLung Cancer Treatments and Mutations
Établissements canadiensMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteAstraZeneca
Mots-clésGefitinibVascular endothelial growth factorMedicineEpidermal growth factor receptorAngiogenesisEpidermal growth factorCancer researchEndothelial stem cellEndocrinologyVascular endothelial growth factor AGrowth factor receptor inhibitorInternal medicineGrowth factorCell growthCancerBiologyReceptorIn vitroBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: The epidermal growth factor receptor inhibitor gefitinib (Iressa) is currently being studied in patients with bladder cancer and it has significant anti-angiogenic activity. We investigated the relationship between the modulation of vascular endothelial growth factor (Santa Cruz Biotechnology, Santa Cruz, California) expression and the biological efficacy of gefitinib for bladder cancer. MATERIALS AND METHODS: In vitro the 4 bladder cancer cell lines 253JB-V, UMUC-3, KU-7 and UMUC-13 were treated with gefitinib and vascular endothelial growth factor secretion was measured. The effects of gefitinib on vascular endothelial growth factor promoter, proliferation, cell cycle and downstream signals were evaluated. In vivo 253JB-V and UMUC-13 were injected into nude mice and tumors were treated with 2 mg gefitinib per day. Tumor kinetics were determined and the levels of phospho-epidermal growth factor receptor (Biosource), vascular endothelial growth factor, phospho-vascular endothelial growth factor (Cell Signaling Technology), angiogenesis and apoptosis were measured. RESULTS: Epidermal growth factor receptor (Neomarkers, Fremont, California) phosphorylation was blocked efficiently in all cell lines at concentrations of 0.5 microM or greater. Gefitinib (1 microM) induced an accumulation of cells in G0/G1 without apoptosis in 253J B-V cells, whereas it had no effect in other cell lines. Gefitinib inhibited vascular endothelial growth factor secretion in 253JB-V and UMUC-13 (concentration inhibiting a 50% response 0.5 and 0.1 microM, respectively) but not in UMUC-3 or KU-7. Gefitinib decreased vascular endothelial growth factor promoter activity in 253JB-V and UMUC-13 by 40% to 60%. In vivo the growth of 253JB-V tumors was significantly inhibited by gefitinib, whereas no effect was demonstrated in UMUC-13 tumors. Vascular endothelial growth factor expression and vascular endothelial growth factor receptor activation were significantly decreased in 253JB-V tumors and to a greater extent in resistant UMUC-13 tumors. Gefitinib inhibited angiogenesis and induced apoptosis in sensitive 253JB-V tumors only. CONCLUSIONS: Epidermal growth factor receptor blockade exerts an anti-angiogenic effect on bladder cancer cells, in part by modulating vascular endothelial growth factor expression. However, down-regulation of vascular endothelial growth factor expression is not sufficient to inhibit bladder cancer growth and it should not be used as a predictor of the therapeutic efficacy of gefitinib.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,287 · 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'étudeObservationnel
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

Citations5
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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