Hypoxia-Targeting Drug Evofosfamide (TH-302) Enhances Sunitinib Activity in Neuroblastoma Xenograft Models
Notice bibliographique
Résumé
Antiangiogenic therapy has shown promising results in preclinical and clinical trials. However, tumor cells acquire resistance to this therapy by gaining ability to survive and proliferate under hypoxia induced by antiangiogenic therapy. Combining antiangiogenic therapy with hypoxia-activated prodrugs can overcome this limitation. Here, we have tested the combination of antiangiogenic drug sunitinib in combination with hypoxia-activated prodrug evofosfamide in neuroblastoma. In vitro, neuroblastoma cell line SK-N-BE(2) was 40-folds sensitive to evofosfamide under hypoxia compared to normoxia. In IV metastatic model, evofosfamide significantly increased mice survival compared to the vehicle (P=.02). In SK-N-BE(2) subcutaneous xenograft model, we tested two different treatment regimens using 30 mg/kg sunitinib and 50 mg/kg evofosfamide. Here, sunitinib therapy when started along with evofosfamide treatment showed higher efficacy compared to single agents in subcutaneous SK-N-BE(2) xenograft model, whereas sunitinib when started 7 days after evofosfamide treatment did not have any advantage compared to treatment with either single agent. Immunofluorescence of tumor sections revealed higher number of apoptotic cells and hypoxic areas compared to either single agent when both treatments were started together. Treatment with 80 mg/kg sunitinib with 50 mg/kg evofosfamide was significantly superior to single agents in both xenograft and metastatic models. This study confirms the preclinical efficacy of sunitinib and evofosfamide in murine models of aggressive neuroblastoma. Sunitinib enhances the efficacy of evofosfamide by increasing hypoxic areas, and evofosfamide targets hypoxic tumor cells. Consequently, each drug enhances the activity of the other.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».