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Enregistrement W2911467060 · doi:10.1186/s13046-018-0999-5

Therapeutic impact of Nintedanib with paclitaxel and/or a PD-L1 antibody in preclinical models of orthotopic primary or metastatic triple negative breast cancer

2019· article· en· W2911467060 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueJournal of Experimental & Clinical Cancer Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Immunotherapy and Biomarkers
Établissements canadiensOntario Institute for Cancer ResearchUniversity of TorontoSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of Toronto
Mots-clésTriple-negative breast cancerPaclitaxelMedicineNintedanibOncologyBreast cancerInternal medicineTriple negativeMetastatic breast cancerAntibodyDocetaxelCancerCancer researchImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Triple negative breast cancer (TNBC) is an aggressive malignancy with poor prognosis, in part because of the current lack of any approved molecularly targeted therapy. We evaluated various combinations of three different drugs: nintedanib, an antiangiogenic TKI targeting VEGF receptors, paclitaxel (PTX), or a PD-L1 antibody, using models of orthotopic primary or advanced metastatic TNBC involving a metastatic variant of the MDA-MB-231 human cell line (called LM2-4) in SCID mice and two mouse lines (EMT-6 and a drug-resistant variant, EMT-6/CDDP) in immunocompetent mice. These drugs were selected based on the following: PTX is approved for TNBC; nintedanib combined with docetaxel has shown phase III clinical trial success, albeit in NSCLC; VEGF can act as local immunosuppressive factor; and PD-L1 antibody plus taxane therapy was recently reported to have encouraging phase III trial benefit in TNBC. METHODS: Statistical analyses were performed with ANOVA followed by Tukey's Multiple Comparison Test or with Kruskal-Wallis test followed by Dunn's Multiple Comparison Test. Survival curves were analyzed using a Log-rank (Mantel Cox) test. Differences were considered statistically significant when p values were < 0.05. RESULTS: Toxicity analyses showed that nintedanib is well tolerated when administered 5-days ON 2-days OFF; PTX toxicity differed in mice, varied with cell lines used and may have influenced median survival in the metastatic EMT6/CDDP model; while toxicity of PD-L1 therapy depended on the cell lines and treatment settings tested. In the LM2-4 system, combining nintedanib with PTX enhanced overall antitumor efficacy in both primary and metastatic treatment settings. In immunocompetent mice, combining nintedanib or PTX with the PD-L1 antibody improved overall antitumor efficacy. Using the advanced metastatic EMT-6/CDDP model, optimal efficacy results were obtained using the triple combination. CONCLUSIONS: These results suggest circumstances where nintedanib plus PTX may be potentially effective in treating TNBC, and nintedanib with PTX may improve PD-L1 therapy of metastatic TNBC.

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.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,470
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,232
Tête enseignante GPT0,570
Écart entre enseignants0,338 · 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