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Enregistrement W2120191503 · doi:10.4161/cbt.213

Human Tumor Xenografts as Predictive Preclinical Models for Anticancer Drug Activity in Humans: Better than Commonly Perceived—But They Can Be Improved

2003· article· en· W2120191503 sur OpenAlexaff
Robert S. Kerbel

Notice bibliographique

RevueCancer Biology & Therapy · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer Research and Treatments
Établissements canadiensSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteSt. Jude Children's Research Hospital
Mots-clésMedicineIn vivoCancerDrugTransplantationCancer researchEfficacyPharmacologyOncologyImmunologyInternal medicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It is not uncommon for new anti-cancer drugs or therapies to show highly effective, and sometimes even spectacular anti-cancer treatment results using transplantable tumors in mice. These models frequently involve human tumor xenografts grown subcutaneously in immune deficient hosts such as athymic (nude) or severe combined immune deficient (SCID) mice. Unfortunately, such preclinical results are often followed by failure of the drug/therapy in clinical trials, or, if the drug is successful, it usually has only modest efficacy results, by comparison. Not surprisingly, this has provoked considerable skepticism about the value of using such preclinical models for early stage in vivo preclinical drug testing. As a result, a shift has occurred towards developing and using spontaneous mouse tumors arising in transgenic and/or knockout mice engineered to recapitulate various genetic alterations thought to be causative of specific types of respective human cancers. Alternatively, the opinion has been expressed of the need to refine and improve the human tumor xenograft models, e.g., by use of orthotopic transplantation and therefore promotion of metastatic spread of the resultant "primary" tumors. Close inspection of retrospective and prospective studies in the literature, however, reveals that human tumor xenografts-even non metastatic ectopic/subcutaneous "primary" tumor transplants-can be remarkably predictive of cytotoxic chemotherapeutic drugs that have activity in humans, when the drugs are tested in mice using pharmacokinetically clinically equivalent or "rational" drug doses. What may be at variance with clinical activity, however, is the magnitude of the benefit observed in mice, both in terms of the degree of tumor responses and overall survival. It is argued that this disparity can be significantly minimized by use of orthotopic transplant/metastatic tumor models in which treatment is initiated after the primary tumor has been removed and the distant metastases are well established and macroscopic-i.e., the bar is raised and treatment is undertaken on advanced, high volume, metastatic disease. In such circumstances, survival should be used as an endpoint; changes in tumor burden using surrogate markers or micro-imaging techniques can be used as well to monitor effects of therapies on tumor response. Adoption of such procedures would more accurately recapitulate the phase I/II/III clinical trial situation in which treatment is initiated on patients with advanced, high-volume metastatic disease.

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)0,032
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,172

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0320,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,005
Communication savante0,0070,009
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,003

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,375
Écart entre enseignants0,331 · 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

Citations325
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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