MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3032373991 · doi:10.1371/journal.pcbi.1007926

In silico analysis of hypoxia activated prodrugs in combination with anti angiogenic therapy through nanocell delivery

2020· article· en· W3032373991 sur OpenAlexafffund
Cameron Meaney, Sander Rhebergen, Mohammad Kohandel

Notice bibliographique

RevuePLoS Computational Biology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer, Hypoxia, and Metabolism
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésHypoxia (environmental)ProdrugIn silicoDrugPharmacologyTirapazamineDrug deliveryCombination therapyAdverse effectMedicineComputational biologyBioinformaticsChemistryBiologyCytotoxicityIn vitro

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tumour hypoxia is a well-studied phenomenon with implications in cancer progression, treatment resistance, and patient survival. While a clear adverse prognosticator, hypoxia is also a theoretically ideal target for guided drug delivery. This idea has lead to the development of hypoxia-activated prodrugs (HAPs): a class of chemotherapeutics which remain inactive in the body until metabolized within hypoxic regions. In theory, these drugs have the potential for increased tumour selectivity and have therefore been the focus of numerous preclinical studies. Unfortunately, HAPs have had mixed results in clinical trials, necessitating further study in order to harness their therapeutic potential. One possible avenue for the improvement of HAPs is through the selective application of anti angiogenic agents (AAs) to improve drug delivery. Such techniques have been used in combination with other conventional chemotherapeutics to great effect in many studies. A further benefit is theoretically achieved through nanocell administration of the combination, though this idea has not been the subject of any experimental or mathematical studies to date. In the following, a mathematical model is outlined and used to compare the predicted efficacies of separate vs. nanocell administration for AAs and HAPs in tumours. The model is experimentally motivated, both in mathematical form and parameter values. Preliminary results of the model are highlighted throughout which qualitatively agree with existing experimental evidence. The novel prediction of our model is an improvement in the efficacy of AA/HAP combination therapies when administered through nanocells as opposed to separately. While this study specifically models treatment on glioblastoma, similar analyses could be performed for other vascularized tumours, making the results potentially applicable to a range of tumour types.

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 enseignants0,259
Score d'incertitude au seuil0,469

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,230 · 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

Citations18
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePLoS Computational BiologyMême sujetCancer, Hypoxia, and MetabolismTravaux en français237 207