A KDR-binding peptide (ST100,059) can block angiogenesis, melanoma tumor growth and metastasis in vitro and in vivo
Notice bibliographique
Résumé
A major goal of treatment strategies for cancer is the development of agents which can block primary tumor growth and development as well as the progression of tumor metastasis without any treatment associated side effects. Using mini peptide display (MPD) technology, we generated peptides that can bind to the human vascular endothelial growth factor (VEGF) receptor KDR. These peptides were evaluated for their ability to block angiogenesis, tumor growth and metastasis in vitro and in vivo. A D-amino acid peptide with high serum stability (ST100,059) was found to have the most potent activity in vitro as indicated by inhibition of VEGF stimulation of endothelial cells. It was also found to be the most active of the series in blocking VEGF-mediated activity in vivo, as measured in Matrigel-filled angioreactors implanted in mice. ST100,059 blocks VEGF-induced MAPK phosphorylation, as well as inhibits VEGF-induced changes in gene expression in HUVEC cells. In in vivo studies, treatment of female C57BL/6 mice inoculated with B16 mouse melanoma cells with ST100,059 resulted in a dose-dependent decrease in tumor volume and lung metastasis as compared to control groups of animals receiving vehicle alone. These studies demonstrate that by using MPD, peptides can be identified with enhanced affinity relative to those discovered using phage display. Based on these studies we have identified one such peptide ST100,059 which can effectively block tumor growth and metastasis due to its anti-angiogenic effects and ability to block intracellular signaling pathways involved in tumor progression.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».