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Enregistrement W2567285457 · doi:10.1158/1538-7445.am2015-4124

Abstract 4124: Potent anti-tumor and metastatic breast cancer efficacy of bevacizumab with CRLX101, an investigational chemotherapy nanoparticle-drug conjugate that secondarily suppresses HIF-1α

2015· article· en· W2567285457 sur OpenAlexaff
Elizabeth Pham, Christina R. Lee, Ping Xu, Shan Man, Melissa Yin, F. Stuart Foster, Christian Peters, Douglas Lazarus, Scott Eliasof, Robert S. Kerbel

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNanoplatforms for cancer theranostics
Établissements canadiensSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBevacizumabMedicineMetastatic breast cancerCancer researchMetastasisBreast cancerCamptothecinCancerPrimary tumorChemotherapyOncologyInternal medicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Despite the approval of seven different VEGF-pathway targeting agents, such as bevacizumab, for ten different cancer types, VEGF inhibition has shown only modest survival benefits - especially in breast cancer. One hypothesis for this is the adaptive resistance that emerges, such as increased tumor hypoxia and elevated hypoxia-inducible factor 1α (HIF-1α), which up-regulates genes causing tumor angiogenesis, resistance and metastasis. Here we evaluated bevacizumab paired with a potent cytotoxic investigational drug called CRLX101, a nanoparticle-drug conjugate containing the payload camptothecin that secondarily suppresses HIF-1α. In a preclinical mouse model of primary human breast tumor xenografts grown in the mammary fat pad after cell-line implantation, CRLX101 monotherapy was highly efficacious. More importantly, CRLX101 with bevacizumab resulted in dramatic primary tumor shrinkages and greatly improved mice survival, despite bevacizumab alone having no activity in this model. This potent anti-tumor efficacy was further confirmed in a patient-derived xenograft (PDX) model, where again CRLX101 and bevacizumab led to obvious shrinkage of established primary tumors. HIF-1α suppression was confirmed by immunohistochemistry while changes in tumor hypoxia and perfusion were evaluated using photoacoustic imaging and contrast-enhanced ultrasound, respectively. To better reflect the clinical treatment setting, the combination was next evaluated in our preclinical model of post-surgical, overt metastatic disease. Both CRLX101 monotherapy and CRLX101 in combination with bevacizumab showed shrinkage of existing metastatic masses and prevented the emergence of new metastases. In conclusion, we showed that pairing an anti-angiogenic agent with a potent chemotherapy backbone that is able to suppress HIF-1α up-regulation induced by anti-angiogenic therapy greatly improve efficacy in both primary and metastatic breast cancer models. The data from these preclinical experiments demonstrate that further research of the combination of bevacizumab and other anti-angiogenic drugs with CRLX101 is warranted in solid tumors. Citation Format: Elizabeth Pham, Christina R. Lee, Ping Xu, Shan Man, Melissa Yin, F. Stuart Foster, Christian G. Peters, Douglas Lazarus, Scott Eliasof, Robert S. Kerbel. Potent anti-tumor and metastatic breast cancer efficacy of bevacizumab with CRLX101, an investigational chemotherapy nanoparticle-drug conjugate that secondarily suppresses HIF-1α. [abstract]. In: Proceedings of the 106th Annual Meeting of the American Association for Cancer Research; 2015 Apr 18-22; Philadelphia, PA. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2015;75(15 Suppl):Abstract nr 4124. doi:10.1158/1538-7445.AM2015-4124

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 seuil0,004

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 recherche0,0000,000
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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,261 · 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
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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