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Enregistrement W2157774521 · doi:10.1158/1078-0432.ccr-05-0319

ZD6474, a Novel Tyrosine Kinase Inhibitor of Vascular Endothelial Growth Factor Receptor and Epidermal Growth Factor Receptor, Inhibits Tumor Growth of Multiple Nervous System Tumors

2005· article· en· W2157774521 sur OpenAlexaff
Jeremy N. Rich, Sith Sathornsumetee, Stephen T. Keir, Mark W. Kieran, Andrea Laforme, Arja Kaipainen, Roger E. McLendon, Michael W. Graner, Binish Rasheed, Xuan Wang, David A. Reardon, Anderson J. Ryan, Catherine Wheeler, Isaiah W. Dimery, Darell D. Bigner, Henry S. Friedman

Notice bibliographique

RevueClinical Cancer Research · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAngiogenesis and VEGF in Cancer
Établissements canadiensImmunovaccine (Canada)
Organismes subventionnairesNational Center for Research ResourcesNational Institute of Neurological Disorders and StrokeNational Cancer Institute
Mots-clésVascular endothelial growth factorEpidermal growth factor receptorAngiogenesisCancer researchEpidermal growth factorReceptor tyrosine kinaseGliomaGrowth factor receptorBiologyGrowth factor receptor inhibitorTyrosine kinaseMedicineInternal medicineReceptorEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Primary central nervous system (CNS) tumors represent a diverse group of tumor types with heterogeneous molecular mechanisms that underlie their formation and maintenance. CNS tumors depend on angiogenesis and often display increased activity of ErbB-associated pathways. Current nonspecific therapies frequently have poor efficacy in many of these tumor types, so there is a pressing need for the development of novel targeted therapies. EXPERIMENTAL DESIGN: ZD6474 is a novel, orally available low molecular weight inhibitor of the kinase activities associated with vascular endothelial growth factor receptor-2 and epidermal growth factor receptor. We hypothesized that ZD6474 may provide benefit in the treatment of several CNS tumor types. RESULTS: In mice bearing established s.c. tumor xenografts of CNS tumors (malignant glioma and ependymoma) or rhabdomyosarcoma, a limited course of ZD6474 treatment produced significant tumor growth delays and a high rate of partial tumor regression in most models examined. Mice with i.c. malignant glioma xenografts treated with ZD6474 experienced a significant prolongation of survival. Tumors from mice treated with ZD6474 displayed a lower proliferative index and disrupted tumor vascularity. Notably, some of these models are insensitive to low molecular weight kinase inhibitors targeting only vascular endothelial growth factor receptor-2 or epidermal growth factor receptor functions, suggesting that the combined disruption of both epidermal growth factor receptor and vascular endothelial growth factor receptor-2 activities may significantly increase tumor control. CONCLUSIONS: In conclusion, ZD6474 shows significant activity against xenograft models of several primary human CNS tumor types. Consideration for clinical development in this disease setting seems warranted.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,077
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,070
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,298 · 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

Citations96
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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