Photodynamic Therapy as an Oxidative Anti-Tumor Modality: Negative Effects of Nitric Oxide on Treatment Efficacy
Notice bibliographique
Résumé
Anti-tumor photodynamic therapy (PDT) is a unique oxidative stress-based modality that has proven highly effective on a variety of solid malignancies. PDT is minimally invasive and generates cytotoxic oxidants such as singlet molecular oxygen (1O2). With high tumor site-specificity and limited off-target negative effects, PDT is increasingly seen as an attractive alternative or follow-up to radiotherapy or chemotherapy. Nitric oxide (NO) is a short-lived bioactive free radical molecule that is exploited by many malignant tumors to promote cell survival, proliferation, and metastatic expansion. Typically generated endogenously by inducible nitric oxide synthase (iNOS/NOS2), low level NO can also antagonize many therapeutic interventions, including PDT. In addition to elevating resistance, iNOS-derived NO can stimulate growth and migratory aggressiveness of tumor cells that survive a PDT challenge. Moreover, NO from PDT-targeted cells in any given population is known to promote such aggressiveness in non-targeted counterparts (bystanders). Each of these negative responses to PDT and their possible underlying mechanisms will be discussed in this chapter. Promising pharmacologic approaches for mitigating these NO-mediated responses will also be discussed.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».