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Enregistrement W2333249679 · doi:10.1158/1538-7445.am10-1296

Abstract 1296: Metronomic chemotherapy and DC101 induce unique changes in tumor vascular function and metabolic activity in pancreatic cancer

2010· article· en· W2333249679 sur OpenAlexaff
May Q. Wong, Alastair H. Kyle, Shannon M. Valdez, Jenny Tso, Andrew Yung, Piotr Kozłowski, David Owen, Andrzej K. Buczkowski, Stephen W. Chung, Charles H. Scudamore, Andrew I. Minchinton, Donald T. Yapp, Sylvia S. W. Ng

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer, Hypoxia, and Metabolism
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaBC Cancer Agency
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGemcitabineMedicineErlotinibPancreatic cancerBevacizumabCancerPancreatic tumorChemotherapyInternal medicineCancer researchOncologyPathologyEpidermal growth factor receptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction: Pancreatic cancer is clinically resistant to chemotherapy and radiation therapy, and newer targeted therapies have not remarkably improved survival. In a phase III trial, the addition of bevacizumab to the gemcitabine-erlotinib combination significantly increased survival vs. the the gemcitabine-erlotinib combination alone in pancreatic cancer patients (van Cutsem et al, JCO, 2009). This suggests that the vasculature in pancreatic tumors is a valid therapeutic target. It has been shown that antiangiogenic agents ‘normalize’ vascular function, and improve drug delivery to the tumor. Interestingly, data from our group indicated that metronomic chemotherapy regimens may have similar effects. The objective of the present study was to compare the effects of DC101, a dedicated antiangiogenic drug, and metronomic dosing of gemcitabine (Met-Gem) on the vascular function and metabolic activity of primary pancreatic tumors. Method: Primary pancreatic tumors were grown orthotopically in SCID mice and treated with the vehicle control (0.9% saline), DC101 (800 ug, q3d, i.p.) or Met-Gem (30mg/kg, q3d, i.p.) for three weeks. Dynamic contrast-enhanced magnetic resonance imaging (DCE MRI) and 18F-Fluorodeoxygluose positron emission tomography (18F-FDG PET) were used to assess tumor perfusion and metabolism in situ, respectively, on days 3, 7 and 21 after treatment was initiated. Tumors were harvested at each time point after imaging. Immunofluorescence staining was performed on tumor cryosections followed by computerized image analysis to determine cell proliferation, apoptosis, and vessel density. Results: On day 21, Met-Gem and DC101 reduced tumor volume by 97% (P<0.05) and 26% (P<0.05), respectively, compared to the vehicle control. 18F-FDG uptake was increased by 23% (P<0.05) after DC101 treatment, but decreased by 35% (P<0.05) following Met-Gem therapy. Ktrans values derived from DCE MRI indicated that Met-Gem-treated tumors were more perfused (+114%; P <0.05) on day 7, but subsequently became less so on day 21 (−47%; P<0.05). No significant changes in perfusion were observed with DC101 treatment. Immunostaining data showed that the percentage of CD31+ pixels was reduced by DC101 (−35%; P<0.05), but increased by Met-Gem (+38%; P<0.05), compared to the vehicle control. In addition, the average distance between blood vessels increased with DC101 (+53%; P<0.05), but decreased with Met-Gem (−45%; P<0.05) treatment, respectively. Conclusion: Metronomic dosing of gemcitabine is more effective in controlling tumor growth, improving overall tumor perfusion, and reducing the overall metabolic activity in primary pancreatic adenocarcinoma compared to DC101. Based on these data, we postulate that using metronomic gemcitabine in combination therapies for pancreatic cancer may improve treatment efficacy by optimizing drug delivery to the cancer cells. Citation Format: {Authors}. {Abstract title} [abstract]. In: Proceedings of the 101st Annual Meeting of the American Association for Cancer Research; 2010 Apr 17-21; Washington, DC. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2010;70(8 Suppl):Abstract nr 1296.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,307 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations1
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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