Quantifying Transient Hypoxia in Human Tumor Xenografts by Flow Cytometry
Notice bibliographique
Résumé
Transient hypoxia is a poorly understood and potentially important factor that may limit tumor response to various forms of therapy. We assessed transient hypoxia on a global scale in two different human tumor xenografts by sequentially administering two hypoxia markers followed by quantification of hypoxic cells using flow cytometry. High levels of the first hypoxia marker (pimonidazole) were maintained in the circulation over an 8-hour period by multiple hourly injections, providing a "time-integrated" hypoxia measure showing an asymptotic increase in the total number of hypoxic cells. Subsequent administration of a second hypoxia marker (CCI-103F) showed that substantial numbers of the previously pimonidazole-labeled cells were no longer hypoxic during the circulation lifetime of the second marker. The overall fraction of tumor cells that demonstrated changes in hypoxic status with time increased with different kinetics and by different magnitudes in the two xenograft systems. Specifically, up to 20% of the cells in SiHa (human cervical squamous cell carcinoma) tumors and up to 8% of the cells in WiDr (human colon adenocarcinoma) tumors were intermittently hypoxic over an 8-hour period. Also, the tumor cells that demonstrated transient hypoxia were typically not adjacent to functional tumor blood vessels. Similar approaches could be used in the clinic to provide information on the duration of intermittent hypoxia episodes and the fraction of transiently hypoxic tumor cells, which would, in turn, have important implications for the strategic improvement of cancer therapy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».