Liposomal Lapatinib in Combination with Low-Dose Photodynamic Therapy for the Treatment of Glioma
Notice bibliographique
Résumé
Background: Malignant gliomas are highly invasive and extremely difficult to treat tumours with poor prognosis and outcomes. Photodynamic therapy (PDT), mediated by Gleolan®, has been studied previously with partial success in treating these tumours and extending lifetime. We aim to determine whether combining PDT using ALA-protoporphyrin IX (PpIX) with a liposomal formulation of the clinical epidermal growth factor receptor (EGFR) inhibitor, lapatinib, would increase the anti-tumour PDT efficacy. Methods: Lapatinib was given in vitro and in vivo 24 h prior to PDT and for 3–5 days following PDT to elicit whether the combination provided any benefits to PDT therapy. Live-cell imaging, in vitro PDT, and in vivo studies were performed to elucidate the effect lapatinib had on PDT for a variety of glioma cell lines and as well as GSC-30 neurospheres in vivo. Results: PDT combined with lapatinib led to a significant increase in PpIX accumulation, and reductions in the LD50 of PpIX mediated PDT in two EGFR-driven cell lines, U87 and U87vIII, tested (p < 0.05). PDT + lapatinib elicited stronger MRI-quantified glioma responses following PDT for two human glioma-derived tumours (U87 and GSC-30) in vivo (p < 0.05). Furthermore, PDT leads to enhanced survival in rats following treatment with lapatinib compared to lapatinib alone and PDT alone (p < 0.05). Conclusions: As lapatinib is approved for other oncological indications, a realization of its potential combination with PDT and in fluorescence-guided resection could be readily tested clinically. Furthermore, as its use would only be in acute settings, long-term resistance should not pose an issue as compared to its use as monotherapy.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».