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Enregistrement W2129471398 · doi:10.1158/1078-0432.ccr-06-3085

Imaging and Modulating Antisense Microdistribution in Solid Human Xenograft Tumor Models

2007· article· en· W2129471398 sur OpenAlexaff
Joseph D. Mocanu, Kenneth W. Yip, Julia Skliarenko, Wei Shi, Pierre Busson, Kwok Wai Lo, Carlo Bastianutto, Fei‐Fei Liu

Notice bibliographique

RevueClinical Cancer Research · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAngiogenesis and VEGF in Cancer
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity Health NetworkUniversity of TorontoOntario Institute for Cancer Research
Organismes subventionnairesUniversity of Pennsylvania
Mots-clésBiodistributionTumor microenvironmentDistribution (mathematics)ApoptosisNecrosisCancer researchTumor hypoxiaHypoxia (environmental)PathologyChemistryMedicineRadiation therapyTumor cellsIn vitroInternal medicineBiochemistryOxygen

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: The tumor microenvironment is complex and heterogeneous, populated by tortuous irregular vasculature, hypoxic cells, and necrotic regions. These factors can all contribute to the biodistribution difficulties encountered by most cancer therapeutic agents. Antisense oligodeoxynucleotides (ASO) are a class of therapeutics where limited information is available about their distribution within a solid tumor environment. EXPERIMENTAL DESIGN: To assess ASO distribution, a fluorescein-labeled phosphorothionated ASO based on the G3139 mismatch control was injected systemically (i.v.) into tumor-bearing severe combined immunodeficient mice. Hoechst 33342 was injected i.v. to visualize active vasculature. Unstained sections were imaged through tiled fluorescence stereomicroscopy and then quantitated using novel algorithms. Tumor sections from four human tumor models were examined (CaSki, DU-145, C666-1, and C15) for hypoxia, apoptosis/necrosis, and morphology. RESULTS: For all four tumors, ASO accumulated within regions of hypoxia, necrosis, and apoptosis. Scatter plots of ASO versus active vasculature generated for each individual tumor revealed a consistent pattern of distribution of the ASO within each model. In C666-1 xenografts, the slopes of these scatter plots were significantly reduced from 0.41 to 0.16 when pretreated with the antivascular agent ZD6126 48 h before ASO injection. This was accompanied by the formation of large disseminated necrotic regions in the tumor, along with a 13.1 mmHg reduction in interstitial fluid pressure. CONCLUSIONS: These data suggest the possibility that these algorithms might offer a generalizable and objective methodology to describe the distribution of molecular therapeutic agents within a tumor microenvironment and to quantitatively assess distribution changes in response to combination therapies.

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 seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,150
Tête enseignante GPT0,518
Écart entre enseignants0,368 · 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

Citations5
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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