Anti-proliferative Effect of Engineered Neural Stem Cells Expressing Cytosine Deaminase and Interferon-β against Lymph Node–Derived Metastatic Colorectal Adenocarcinoma in Cellular and Xenograft Mouse Models
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: cytosine deaminase (CD) (HB1.F3.CD) and human interferon-β (IFN-β) (HB1.F3.CD.IFN-β) were employed against lymph node-derived metastatic colorectal adenocarcinoma. MATERIALS AND METHODS: CD can convert a prodrug, 5-fluorocytosine (5-FC), to active 5-fluorouracil, which inhibits tumor growth through the inhibition of DNA synthesis,while IFN-β also strongly inhibits tumor growth by inducing the apoptotic process. In reverse transcription polymerase chain reaction analysis, we confirmed that HB1.F3.CD cells expressed the CD gene and HB1.F3.CD.IFN-β cells expressed both CD and IFN-β genes. RESULTS: In results of a modified trans-well migration assay, HB1.F3.CD and HB1.F3.CD.IFN-β cells selectively migrated toward SW-620, human lymph node-derived metastatic colorectal adenocarcinoma cells. The viability of SW-620 cells was significantly reduced when co-cultured with HB1.F3.CD or HB1.F3.CD.IFN-β cells in the presence of 5-FC. In addition, it was found that the tumor-tropic properties of these engineered human neural stem cells (hNSCs) were attributed to chemoattractant molecules including stromal cell-derived factor 1, c-Kit, urokinase receptor, urokinase-type plasminogen activator, and C-C chemokine receptor type 2 secreted by SW-620 cells. In a xenograft mouse model, treatment with hNSC resulted in significantly inhibited growth of the tumor mass without virulent effects on the animals. CONCLUSION: The current results indicate that engineered hNSCs and a prodrug treatment inhibited the growth of SW-620 cells. Therefore, hNSC therapy may be a clinically effective tool for the treatment of lymph node metastatic colorectal cancer.
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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 ».