Long-term progression and therapeutic response of visceral metastatic disease non-invasively monitored in mouse urine using β-human choriogonadotropin secreting tumor cell lines
Notice bibliographique
Résumé
Historically, the use of mouse models of metastatic disease to evaluate anticancer therapies has been hampered because of difficulties in detection and quantification of such lesions without sacrificing the mice, which in turn may also be dictated by institutional or ethical guidelines. Advancements in imaging technologies have begun to change this situation. A new method to non-invasively measure tumor burden, as yet untested to monitor spontaneous metastases, is the use of transplanted tumors expressing secretable human beta-chorionic gonadotropin (beta-hCG) that can be measured in urine. We describe examples of beta-hCG-transfected tumor cell lines for evaluating the effect of different therapies on metastatic disease, which in some cases involved monitoring tumor growth for >100 days. We used beta-hCG-tagged mouse B16 melanoma and erbB-2/Her-2-expressing human breast cancer MDA-MB-231 models, and drug treatments included metronomic low-dose cyclophosphamide chemotherapy with or without a vascular endothelial growth factor receptor 2-targeting antibody (DC101) or trastuzumab, the erbB-2/Her-2-targeting antibody. Both experimental and spontaneous metastasis models were studied; in the latter case, an increase in urine beta-hCG always foreshadowed the development of lung, liver, brain, and kidney metastases. Metastatic disease was unresponsive to DC101 or trastuzumab monotherapy treatment, as assessed by beta-hCG levels. Our results also suggest that beta-hCG levels may be set as an end point for metastasis studies, circumventing guidelines, which have often hampered the use of advanced disease models. Collectively, our data indicates that beta-hCG is an effective noninvasive preclinical marker for the long term monitoring of untreated or treated metastatic disease.
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Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».