Carbogen Breathing after Irradiation Enhances the Effectiveness of Tirapazamine in SiHa Tumors but not SCCVII Tumors in Mice
Notice bibliographique
Résumé
The penetration of anticancer agents into tumor tissue has recently attracted considerable attention. This study examines the effect of carbogen breathing on the antitumor activity of tirapazamine combined with radiation. Our hypothesis is based on the observation that the diffusion of tirapazamine through tissue is dependent on oxygen tension. We postulated that carbogen breathing might enhance the ability of tirapazamine to diffuse to hypoxic cells located distal to functional blood vessels in tumors. We first determined that carbogen breathing caused no significant change in the pharmacokinetics of tirapazamine, suggesting that any effect of carbogen breathing on the activity of tirapazamine is not attributable to modulation of pharmacokinetics. Cell survival in SCCVII and SiHa tumors after 10 Gy X rays alone was similar. However, when tirapazamine was administered 30 min after radiation treatment under air-breathing conditions, cell killing was greater in SCCVII tumors compared to SiHa tumors. Carbogen breathing during the exposure to tirapazamine did not change the cell survival in SCCVII tumors, but it enhanced cell killing in the SiHa tumors. Interestingly, carbogen breathing during radiation treatment produced greater cell killing in the SiHa tumors than in the SCCVII tumors. The vascular architecture and type of hypoxia in the two tumors probably underlie the differences in the responses of the two tumors. These findings suggest that the effectiveness of tirapazamine and other hypoxic cytotoxins may be dependent on tumor type.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».