Potential Applications for Circulating Tumor Cells Expressing the Insulin-Like Growth Factor-I Receptor
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To detect insulin-like growth factor-IR (IGF-IR) on circulating tumor cells (CTC) as a biomarker in the clinical development of a monoclonal human antibody, CP-751,871, targeting IGF-IR. EXPERIMENTAL DESIGN: An automated sample preparation and analysis system for enumerating CTCs (CellTracks) was adapted for detecting IGF-IR-positive CTCs with a diagnostic antibody targeting a different IGF-IR epitope to CP-751,871. This assay was used in three phase I trials of CP-751,871 as a single agent or with chemotherapy and was validated using cell lines and blood samples from healthy volunteers and patients with metastatic carcinoma. RESULTS: There was no interference between the analytic and therapeutic antibodies. Eighty patients were enrolled on phase I studies of CP-751,871, with 47 (59%) patients having CTCs detected during the study. Before treatment, 26 patients (33%) had CTCs, with 23 having detectable IGF-IR-positive CTCs. CP-751,871 alone, and CP-751,871 with cytotoxic chemotherapy, decreased CTCs and IGF-IR-positive CTCs; these increased toward the end of the 21-day cycle in some patients, falling again with retreatment. CTCs were commonest in advanced hormone refractory prostate cancer (11 of 20). Detectable IGF-IR expression on CTCs before treatment with CP-751,871 and docetaxel was associated with a higher frequency of prostate-specific antigen decline by >50% (6 of 10 versus 2 of 8 patients). A relationship was observed between sustained decreases in CTC counts and prostate-specific antigen declines by >50%. CONCLUSIONS: IGF-IR expression is detectable by immunofluorescence on CTCs. These data support the further evaluation of CTCs in pharmacodynamic studies and patient selection, particularly in advanced prostate cancer.
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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 | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 découle