Antitumor Efficacy of Oblimersen Bcl-2 Antisense Oligonucleotide Alone and in Combination with Vinorelbine in Xenograft Models of Human Non–Small Cell Lung Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Overexpression of Bcl-2 protein in cancer cells can inhibit programmed cell death and engender chemoresistance. Reducing Bcl-2 protein levels by using antisense oligonucleotides targeting the gene message can increase the sensitivity of cancer cells to cytotoxic agents. The objective of this work was to investigate the antitumor efficacy of the Bcl-2 antisense oligonucleotide oblimersen (Genasense; G3139), alone and in combination with vinorelbine (VNB), in an ectopic and orthotopic xenograft model of NCI-H460 human non-small-cell lung cancer. In addition to assessing therapeutic effect, Bcl-2 protein expression in tumor tissue isolated from lung and heart was measured. In the ectopic xenograft model, oblimersen at 5 and 10 mg/kg significantly inhibited tumor growth compared with saline-treated control groups, and furthermore, the antitumor effect of oblimersen was associated with down-regulation of Bcl-2 protein in isolated tumor tissue. Moreover, the combination of oblimersen with VNB was more active in inhibiting tumor growth than either drug used alone. In the orthotopic model, oblimersen treatment (5 mg/kg) increased the median survival time of mice to 33 days in comparison with a median survival time of 21 days in the control animals. With this model, the anticancer effect was demonstrated by assessing tumor growth in lung and heart tissues by hematoxylin and eosin staining and Bcl-2 expression by immunohistochemistry. When VNB at 5 mg/kg was combined with oblimersen administered at 5 mg/kg, 33% of mice survived more than 90 days. These data suggest that the combination of oblimersen and VNB may provide enhanced antitumor activities against non-small-cell lung cancer.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».