The Aminosteroid Derivative RM-133 Shows In Vitro and In Vivo Antitumor Activity in Human Ovarian and Pancreatic Cancers
Notice bibliographique
Résumé
Ovarian and pancreatic cancers are two of the most aggressive and lethal cancers, whose management faces only limited therapeutic options. Typically, these tumors spread insidiously accompanied first with atypical symptoms, and usually shift to a drug resistance phenotype with the current pharmaceutical armamentarium. Thus, the development of new drugs acting via a different mechanism of action represents a clear priority. Herein, we are reporting for the first time that the aminosteroid derivative RM-133, developed in our laboratory, displays promising activity on two models of aggressive cancers, namely ovarian (OVCAR-3) and pancreatic (PANC-1) cancers. The IC50 value of RM-133 was 0.8 μM and 0.3 μM for OVCAR-3 and PANC-1 cell lines in culture, respectively. Based on pharmacokinetic studies on RM-133 using 11 different vehicles, we selected two main vehicles: aqueous 0.4% methylcellulose:ethanol (92:8) and sunflower oil:ethanol (92:8) for in vivo studies. Using subcutaneous injection of RM-133 with the methylcellulose-based vehicle, growth of PANC-1 tumors xenografted to nude mice was inhibited by 63%. Quite interestingly, RM-133 injected subcutaneously with the methylcellulose-based or sunflower-based vehicles reduced OVCAR-3 xenograft growth by 122% and 100%, respectively. After the end of RM-133 treatment using the methylcellulose-based vehicle, OVCAR-3 tumor growth inhibition was maintained for ≥ 1 week. RM-133 was also well tolerated in the whole animal, no apparent sign of toxicity having been detected in the xenograft studies.
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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 ».