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Enregistrement W2471959940 · doi:10.1158/0008-5472.can-15-3435

Preclinical Efficacy of Bevacizumab with CRLX101, an Investigational Nanoparticle–Drug Conjugate, in Treatment of Metastatic Triple-Negative Breast Cancer

2016· article· en· W2471959940 sur OpenAlexafffund
Elizabeth Pham, Melissa Yin, Christian Peters, Christina R. Lee, Donna M. Brown, Ping Xu, Shan Man, Lata Jayaraman, Ellen Rohde, Annabelle Chow, Douglas Lazarus, Scott Eliasof, F. Stuart Foster, Robert S. Kerbel

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNanoplatforms for cancer theranostics
Établissements canadiensUniversity of TorontoSunnybrook HospitalSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésBevacizumabMedicineTriple-negative breast cancerChemotherapyTumor hypoxiaMetastasisCancer researchMetastatic breast cancerBreast cancerCamptothecinCancerOncologyInternal medicineRadiation therapyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

VEGF pathway-targeting antiangiogenic drugs, such as bevacizumab, when combined with chemotherapy have changed clinical practice for the treatment of a broad spectrum of human cancers. However, adaptive resistance often develops, and one major mechanism is elevated tumor hypoxia and upregulated hypoxia-inducible factor-1α (HIF1α) caused by antiangiogenic treatment. Reduced tumor vessel numbers and function following antiangiogenic therapy may also affect intratumoral delivery of concurrently administered chemotherapy. Nonetheless, combining chemotherapy and bevacizumab can lead to improved response rates, progression-free survival, and sometimes, overall survival, the extent of which can partly depend on the chemotherapy backbone. A rational, complementing chemotherapy partner for combination with bevacizumab would not only reduce HIF1α to overcome hypoxia-induced resistance, but also improve tumor perfusion to maintain intratumoral drug delivery. Here, we evaluated bevacizumab and CRLX101, an investigational nanoparticle-drug conjugate containing camptothecin, in preclinical mouse models of orthotopic primary triple-negative breast tumor xenografts, including a patient-derived xenograft. We also evaluated long-term efficacy of CRLX101 and bevacizumab to treat postsurgical, advanced metastatic breast cancer in mice. CRLX101 alone and combined with bevacizumab was highly efficacious, leading to complete tumor regressions, reduced metastasis, and greatly extended survival of mice with metastatic disease. Moreover, CRLX101 led to improved tumor perfusion and reduced hypoxia, as measured by contrast-enhanced ultrasound and photoacoustic imaging. CRLX101 durably suppressed HIF1α, thus potentially counteracting undesirable effects of elevated tumor hypoxia caused by bevacizumab. Our preclinical results show pairing a potent cytotoxic nanoparticle chemotherapeutic that complements and improves concurrent antiangiogenic therapy may be a promising treatment strategy for metastatic breast cancer. Cancer Res; 76(15); 4493-503. ©2016 AACR.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,084
Score d'incertitude au seuil0,600

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,089
Tête enseignante GPT0,387
Écart entre enseignants0,298 · 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 tête enseignante, 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

Citations70
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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