An 19F Magnetic Resonance–Based <i>In Vivo</i> Assay of Solid Tumor Methotrexate Resistance: Proof of Principle
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Studies in oncology have implicated multiple molecular mechanisms as contributors to intrinsic and acquired tumor resistance to antifolate therapy. Here we show the utility of an (19)F-labeled methotrexate (FMTX) with (19)F magnetic resonance to differentiate between sensitive and resistant tumors in vivo and thus predict therapeutic response. EXPERIMENTAL DESIGN: Human sarcoma xenografts in nude mice were used in this study. The sarcoma cell lines chosen for this study (HT-1080, HS-16, and M-805) are well characterized in terms of their methotrexate sensitivity and molecular mechanisms of resistance. The pharmacokinetics of tumor uptake/washout of FMTX were monitored via in vivo (19)F magnetic resonance spectroscopy (pulse/acquire with surface coil localization) following an i.v. bolus injection. Response post-therapy, following leucovorin rescue, was monitored via tumor growth. RESULTS: The three tumor models show differences in both the peak concentrations of tumor FMTX and the dynamics of uptake/retention. These differences are most pronounced for time points late in the magnetic resonance observation period (225-279 minutes post-injection). A statistically significant linear correlation between tumor tissue concentrations of FMTX at these late time points and therapeutic response in the days/weeks post-treatment is shown (R = 0.81, F = 9.27, P < 0.001). Interestingly, a 400 mg/kg i.v. bolus injection of FMTX is a more potent cytotoxic agent in vivo against methotrexate-sensitive tumors than is the parent compound (P = 0.011). CONCLUSIONS: In principle, the assay method described herein could be implemented in the clinic as a diagnostic tool to make decisions regarding therapeutic protocol for the treatment of osteosarcoma on a case-by-case basis.
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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 | 0,010 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».