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Enregistrement W2967836332

The influence of the proton pump inhibitor pantoprazole on the distribution of doxorubicin in solid tumors with and without expression of P-glycoprotein

2008· article· en· W2967836332 sur OpenAlexaff
Krupa Patel, Ian F. Tannock

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDrug Transport and Resistance Mechanisms
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDoxorubicinChemistryPharmacologyCancer cellP-glycoproteinPenetration (warfare)Cancer researchDrugDrug resistanceCancerBiologyMultiple drug resistanceMedicineChemotherapyBiochemistryInternal medicine
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

3233 Background: Anti-cancer drugs gain access to solid tumors via the blood, and must penetrate tissue to reach all viable cancer cells. Limited drug distribution is an important cause of drug resistance in solid tumors1. Basic drugs (such as doxorubicin) may be sequestered in acidic organelles, and this may contribute to drug resistance by (i) diverting drugs from their target DNA and (ii) decreasing drug that is available for penetration to more distant cells. P-glycoprotein (PgP) is expressed on endosomal membranes of PgP expressing cells, and sequestration of drugs in acidic endosomes contributes to drug resistance in such cells2. Proton pump inhibitors, such as pantoprazole (PPZ), raise endosomal pH and decrease sequestration of basic drugs in acidic compartments3, 4, this may allow more drug to interact with DNA while decreased net cellular uptake of drug may allow greater penetration to cells distant from blood vessels. Here we investigate whether PPZ enhances the distribution of doxorubicin in solid tumors.
 Methods: Wild-type and PgP overexpressing multilayered cell cultures (MCCs) were used to evaluate the penetration of radiolabeled doxorubicin with and without pre-treatment with PPZ. Nude mice bearing MCF-7 human mammary tumors with high or low expression of PgP were treated with doxorubicin with or without prior PPZ or PgP inhibitors. Tumors were excised, frozen, sectioned and imaged for doxorubicin and for CD31 (a blood vessel marker) using immunofluorescence. The relationship between doxorubicin and distance to the nearest blood vessel was quantified in tumor sections1.
 Results: Doxorubicin had better tissue penetration in MCC and tumors that over-expressed PgP than in wild type MCC or tumors, presumably due to lower cellular uptake of drug by cells. Reversal of PgP with classical inhibitors (e.g. verapamil, PSC-833) decreased penetration of doxorubicin in MCC and tumors. Pretreatment with PPZ markedly increased penetration of doxorubicin in PgP-overexpressing (but not wild-type) MCCs and tumors. Studies of the effect of PPZ on doxorubicin-induced growth delay of wild-type and PgP-expressing tumors are in progress. Conclusions/Discussion: Pantoprazole (in contrast to classical PgP inhibitors) leads to better distribution of doxorubicin in PgP overexpressing MCCs and solid tumors. This is presumably because of decreased sequestration of drug in acidic organelles and decreased uptake of drug by proximal cells. Use of PPZ to enhance the distribution and cytotoxicity of doxorubicin in tumors that express PgP might be a novel and effective treatment strategy.
 1 Tredan O et al, JNCI 2007;99: 4441-54. 2Rajagopal A, Simon SM, Mol Biol Cell 2003;14: 3389-99. 3Lee CM, Tannock IF, Br J Cancer 2006;94:863-9 4Luciani F et al, JNCI 2004;96:1702-13

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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,009

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,301 · 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

Citations0
Publié2008
Routes d'admission1
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