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Enregistrement W2760277372 · doi:10.2174/2211552804666150310233900

Anti-angiogenic Therapy and Induction of Blood Vessel Normalization in the Treatment of Ovarian Cancer

2015· article· en· W2760277372 sur OpenAlexaff
Simone ten Kortenaar, Jack Lawler, Jim Petrik

Notice bibliographique

RevueCurrent Angiogenesis · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAngiogenesis and VEGF in Cancer
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAngiogenesisOvarian cancerCancer researchNeovascularizationBlood vesselMedicineThrombospondin 1Vascular endothelial growth factorCancerPathologyBiologyInternal medicineVEGF receptors

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Angiogenesis describes the sprouting of new blood vessels from preexisting vascular networks. A tightly regulated balance between pro- and antiangiogenic factors regulates this process, which can be disrupted under pathological conditions. Tumor development is characterized by an “angiogenic switch”, which results in an increase in expression of pro-angiogenic factors such as vascular endothelial growth factor (VEGF) and concomitant repression of angiogenesis inhibitors such as thrombospondin- 1 (TSP-1). Overexpression of pro-angiogenic factors promotes the rapid formation of tumor vasculature, which typically is hyperpermeable, convoluted, and lacks normal perivascular cell interactions. This disorganized vasculature results in reduced tumor perfusion, which can significantly impair drug delivery to the tumor. Ovarian cancer is typically not detected until late stage and can present a therapeutic challenge, due to the presence of a large, poorly-vascularized tumor. The prevalence of chemoresistance in ovarian cancer has spurred recent research into alternative therapeutic targets for this disease. Various anti-angiogenic approaches have been studied, including targeting VEGF expression and restoring expression of anti-angiogenic factors such as TSP-1. Studies using anti-angiogenic treatments have demonstrated the preferential destruction of immature, dysfunctional blood vessels, with the preservation of healthy, parental vasculature. The vessel normalization induced by anti-angiogenic therapy has been found to improve tumor perfusion, facilitate uptake of chemotherapeutic compounds and is associated with tumor regression even in advanced stage ovarian cancer. The purpose of this review is to examine the pathological angiogenic processes that characterize tumor growth, evaluate the efficacy of anti-angiogenic therapies, and discuss the process and therapeutic implications of vessel normalization in the context of antiangiogenic therapies for advanced stage ovarian cancer. Keywords: Angiogenesis inhibitors, thrombospondin, anti-cancer therapy, combination therapy.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,252 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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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