MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2941016857 · doi:10.1080/07357907.2019.1601209

Antitumor and Antiangiogenic Activities of Lenvatinib in Mouse Xenograft Models of Vascular Endothelial Growth Factor-Induced Hypervascular Human Hepatocellular Carcinoma

2019· article· en· W2941016857 sur OpenAlexfundno aff
Yusuke Adachi, Masahiro Matsuki, Hideki Watanabe, Kazuma Takase, Kotaro Kodama, Junji Matsui, Yasuhiro Funahashi, K. Nomoto

Notice bibliographique

RevueCancer Investigation · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAngiogenesis and VEGF in Cancer
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEisai CanadaEisai
Mots-clésLenvatinibCancer researchVascular endothelial growth factorHepatocellular carcinomaMedicineAngiogenesisUmbilical veinReceptor tyrosine kinaseKinase insert domain receptorVascular endothelial growth factor AInternal medicineSorafenibVEGF receptorsReceptorBiologyIn vitro

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High expression of vascular endothelial growth factor (VEGF) in patients with hepatocellular carcinoma (HCC) is associated with poor prognosis. Here, we investigated the antitumor activity of lenvatinib, a multiple receptor tyrosine kinase inhibitor, in VEGF-overexpressing HCC models. In human umbilical vein endothelial cells, lenvatinib showed potent inhibitory activities against VEGF-induced proliferation and VEGF/basic fibroblast growth factor-induced tube formation. In VEGF-overexpressing HCC xenograft models, characterized by aggressive tumor growth and hypervascularity, lenvatinib had significant antitumor and antiangiogenic activities. These results suggest that potent activity of lenvatinib against VEGF signaling underlies its antitumor and antiangiogenic activities in the hypervascular HCC models.

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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,315
Score d'incertitude au seuil0,700

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,216 · 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 tête enseignante, 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

Citations21
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCancer InvestigationMême sujetAngiogenesis and VEGF in CancerTravaux en français237 207