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Enregistrement W3095129474 · doi:10.33218/001c.17956

Effect of major tumor metabolites on release of doxorubicin from Doxil – implications for precision nano-medicine.

2020· article· en· W3095129474 sur OpenAlexaff
Lisa Silverman, Yechezkel Barenholz

Notice bibliographique

RevuePrecision Nanomedicine · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer, Hypoxia, and Metabolism
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesHebrew University of Jerusalem
Mots-clésGlutaminolysisDoxorubicinGlutaminaseGlutamineDownregulation and upregulationChemistryCancer researchTransporterPharmacologyBiochemistryBiologyMedicineInternal medicineChemotherapyAmino acidGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<img src=” https://s3.amazonaws.com/production.scholastica/article/17956/large/prnano_562020_ga.jpg?1605542414”> Our previous studies demonstrate that ammonia induces doxorubicin release from Doxil® in a concentration-dependent manner. Because ammonia that results from glutaminolysis is continu-ously generated in tumors at high enough concentration to induce doxorubicin release of Doxil in tumors, this may explain why doxorubicin release in interstitial tumor fluids is much faster and higher than in the plasma, in which release is minimal. This unique activity of tumor ammo-nia may explain, at least in part, the therapeutic efficacy of Doxil, which in practice does not re-lease doxorubicin in animal and human plasma. Our current study aims to evaluate if tumor-specific metabolites other than ammonia, such as lactate and pyruvate, are also involved in dox-orubicin release from Doxil. Also, we studied levels of ammonia in other mouse organs. Our data shows that these other metabolites do not affect doxorubicin release. Furthermore, using the Metabolic gEne RApid Visualizer database (MERAV), we computationally explored the relation-ships of glutaminase (GLS) 1 and 2, glutamate dehydrogenase (GLUD)1 and 2, as well as gluta-mine transporters regulating the glutaminolysis levels found in different cancers. These glutami-nolysis levels could not be achieved without the upregulation of glutamine transporters. Indeed, our queries to MERAV showed that SLC38A1, SLC38A2, and especially SLC38A6, are upregu-lated in cancerous tissues. We discuss how the information on the upregulation of enzymes re-lated to glutaminolysis could be used for “precision medicine” to determine if Doxil is an ap-propriate choice for a specific cancer patient. Our computational exploration shows that glutami-nolysis is heightened in some cancerous tissues as compared to their normal counterparts, but not in all cases. It would be possible and perhaps advantageous to test individual patient tissues to determine glutaminolysis, and therefore likely, ammonium levels in cancerous tissues, and to use this to ascertain if Doxil would be a good treatment choice.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,160
Score d'incertitude au seuil0,831

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,275 · 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

Citations2
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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