Selective estrogen receptor modulators as inhibitors of repopulation of human breast cancer cell lines after chemotherapy.
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Repopulation of surviving tumor cells between courses of chemotherapy might lead to effective drug resistance. Here we study inhibition of repopulation of hormone-responsive human breast cancer cell lines by selective estrogen receptor (ER) modulators (SERMs) during courses of chemotherapy. EXPERIMENTAL DESIGN: Hormone responsive breast cancer cell lines MCF-7 and T47D, and the ER- cell line MDA-231, were treated with either 4-hydroxy tamoxifen (4OHT) or arzoxifene during weekly courses of treatment with 5-fluorouracil (5-FU) or methotrexate (MTX). Clonogenic assays were performed to determine the overall survival of tumor cells after treatment with the SERMs alone, after one to three doses of 5-FU or MTX alone, and after 5-FU or MTX followed by each of the SERMs. RESULTS: Both SERMs inhibited the growth of ER+ cells MCF-7 and T47D but had no effect on the ER-cell line MDA-231. Arzoxifene was more effective than 4OHT. Between courses of treatment with either 5-FU or MTX, repopulation of ER+ cells was specifically inhibited by the SERMs, whereas repopulation of ER- MDA-231 was not affected. CONCLUSIONS: Arzoxifene and 4OHT can inhibit specifically the repopulation of ER+ breast cancer cells between courses of chemotherapy. Scheduling of short-acting SERMs between courses of chemotherapy has the potential to improve therapeutic index.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».