MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2138124620 · doi:10.1158/1535-7163.mct-10-0249

Continuous Docetaxel Chemotherapy Improves Therapeutic Efficacy in Murine Models of Ovarian Cancer

2010· article· en· W2138124620 sur OpenAlexafffund
Raquel De Souza, Payam Zahedi, Eduardo H. Moriyama, Christine Allen, Brian C. Wilson, Micheline Piquette‐Miller

Notice bibliographique

RevueMolecular Cancer Therapeutics · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOvarian cancer diagnosis and treatment
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésDocetaxelOvarian cancerChemotherapyMedicineDebulkingOncologyInternal medicineCancerAngiogenesisTumor microenvironmentCancer researchPharmacology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ovarian cancer is known as the silent killer for being asymptomatic until late stages. Current first-line treatment consists of debulking surgery followed by i.v. chemotherapeutics administered intermittently, which leads to insufficient drug concentrations at tumor sites, accelerated tumor proliferation rates, and drug resistance, resulting in an overall median survival of only 2 to 4 years. For these reasons, more effective treatment strategies must be developed. We have investigated a localized, continuous chemotherapy approach in tumor models of human and murine ovarian cancers using the antineoplastic agent docetaxel. We show here that continuous docetaxel therapy is considerably more efficacious than intermittent therapy, resulting in a greater decrease in tumor burden and ascites fluid accumulation. Immunohistochemical analyses show that continuous chemotherapy abrogates tumor cell proliferation and angiogenesis to the tumor microenvironment, leading to greater tumor cell death than intermittent docetaxel therapy. Overall, our results show greater therapeutic advantages of continuous over intermittent chemotherapy in the treatment of ovarian cancer.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,307
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,281 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations42
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMolecular Cancer TherapeuticsMême sujetOvarian cancer diagnosis and treatmentTravaux en français237 207