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Enregistrement W2122563400 · doi:10.6000/1929-2279.2014.03.03.7

Sildenafil Enhances the Anticancer Activity of Paclitaxel in an ABCB1-Mediated Multidrug Resistance Xenograft Mouse Model

2014· article· en· W2122563400 sur OpenAlexvenueno aff
Kamlesh Sodani, Amit K. Tiwari, Chun‐Ling Dai, Alaa H. Abuznait, Atish Patel, Zhijie Xiao, Charles R. Ashby, Amal Kaddoumi, Liwu Fu, Zhe‐Sheng Chen

Notice bibliographique

RevueJournal of cancer research updates · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDrug Transport and Resistance Mechanisms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPaclitaxelEffluxPharmacologyIn vivoSildenafilMultiple drug resistanceTransporterATP-binding cassette transporterP-glycoproteinIn vitroChemistryMedicineBiologyCancerInternal medicineBiochemistryAntibiotics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The overexpression of ATP-binding cassette (ABC) transporters can produce multidrug resistance (MDR) in cancer cells. Previous in vitro studies from our group reported that sildenafil significantly inhibits the efflux function of the ABCB1/P-glycoprotein transporter in vitro. This investigation examined the effect of sildenafil on the ABCB1 transporter-mediated MDR in vivo. A nude mouse ABCB1 overexpressing-xenograft model was used to examine the effect of sildenafil in vivo. The concentration of paclitaxel in tumors and plasma was analyzed using high performance liquid chromatography (HPLC). Sildenafil attenuated tumor growth synergistically, and this occurred without significant weight loss or other overt phenotypic changes. The action of sildenafil can be attributed to the inhibition of the ABCB1-mediated drug efflux, thereby increasing the concentration of paclitaxel in ABCB1-overexpressing tumors. The potentiation of the pharmacologic action of paclitaxel by sildenafil suggests that it may be useful in treating cancers that overexpress the ABCB1 transporter.

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 seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0020,000

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,396
Écart entre enseignants0,351 · 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

Citations1
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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