Evidence Implicating Immunological Host Effects in the Efficacy of Metronomic Low-Dose Chemotherapy
Notice bibliographique
Résumé
Conventional chemotherapy drugs administered at a maximum tolerated dose (MTD) remains the backbone for treating most cancers. Low-dose metronomic (LDM) chemotherapy, which utilizes lower, less toxic, doses given on a close regular basis over prolonged periods, is an alternative and better tolerated potential strategy to improve chemotherapy. LDM chemotherapy has been evaluated preclinically and clinically and has shown therapeutic benefit, in both early and advanced stage metastatic disease, especially when used as a maintenance therapy. However, knowledge about the antitumor mechanisms by which LDM chemotherapy acts remain limited. Here we characterized the effects of LDM and MTD capecitabine therapy on tumor and host cells using high-throughput systems approaches involving mass spectrometry flow cytometry and automated cell imaging followed by in vivo analyses of such therapies. An increase in myeloid and T regulatory cells and a decrease in NK and T cytotoxic cells were found in MTD-capecitabine-treated tumors compared with LDM-capecitbine-treated tumors. Plasma from MTD capecitabine-treated mice induced a more tumorigenic and metastatic profile in both breast and colon carcinoma cells than plasma from mice treated with LDM capecitabine. These results correlated, in part, with in vivo studies using models of human or mouse advanced metastatic disease, where the therapeutic advantage of MTD capecitabine was limited despite a substantial initial antitumor activity found in the primary tumor setting. Overall these results implicate a possible contribution of immunologic host effects in accounting for the therapeutic limitations of MTD compared with LDM capecitabine. Cancer Res; 76(20); 5983-93. ©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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».