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Enregistrement W2334067795 · doi:10.1093/jnci/djw030

Co-option of Liver Vessels and Not Sprouting Angiogenesis Drives Acquired Sorafenib Resistance in Hepatocellular Carcinoma

2016· article· en· W2334067795 sur OpenAlexafffund
Elizabeth A. Kuczynski, Melissa Yin, Avinoam Bar‐Zion, Christina R. Lee, Henriett Butz, Shan Man, Frances Daley, Peter Vermeulen, George M. Yousef, F. Stuart Foster, Andrew R. Reynolds, Robert S. Kerbel

Notice bibliographique

RevueJNCI Journal of the National Cancer Institute · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHepatocellular Carcinoma Treatment and Prognosis
Établissements canadiensUniversity of TorontoSunnybrook Health Science CentreSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésSorafenibHepatocellular carcinomaAngiogenesisSprouting angiogenesisMedicineCancer researchNeovascularization

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The anti-angiogenic Sorafenib is the only approved systemic therapy for advanced hepatocellular carcinoma (HCC). However, acquired resistance limits its efficacy. An emerging theory to explain intrinsic resistance to other anti-angiogenic drugs is 'vessel co-option,' ie, the ability of tumors to hijack the existing vasculature in organs such as the lungs or liver, thus limiting the need for sprouting angiogenesis. Vessel co-option has not been evaluated as a potential mechanism for acquired resistance to anti-angiogenic agents. METHODS: To study sorafenib resistance mechanisms, we used an orthotopic human HCC model (n = 4-11 per group), where tumor cells are tagged with a secreted protein biomarker to monitor disease burden and response to therapy. Histopathology, vessel perfusion assessed by contrast-enhanced ultrasound, and miRNA sequencing and quantitative real-time polymerase chain reaction were used to monitor changes in tumor biology. RESULTS: While sorafenib initially inhibited angiogenesis and stabilized tumor growth, no angiogenic 'rebound' effect was observed during development of resistance unless therapy was stopped. Instead, resistant tumors became more locally infiltrative, which facilitated extensive incorporation of liver parenchyma and the co-option of liver-associated vessels. Up to 75% (±10.9%) of total vessels were provided by vessel co-option in resistant tumors relative to 23.3% (±10.3%) in untreated controls. miRNA sequencing implicated pro-invasive signaling and epithelial-to-mesenchymal-like transition during resistance development while functional imaging further supported a shift from angiogenesis to vessel co-option. CONCLUSIONS: This is the first documentation of vessel co-option as a mechanism of acquired resistance to anti-angiogenic therapy and could have important implications including the potential therapeutic benefits of targeting vessel co-option in conjunction with vascular endothelial growth factor receptor signaling.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

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)0,0010,000

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 Opus0,091
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,206 · 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

Citations168
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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