Cytotoxic capacity of a novel glycosylated antitumor ether lipid in chemotherapy-resistant high grade serous ovarian cancer in vitro and in vivo
Notice bibliographique
Résumé
Chemotherapy resistant high grade serous ovarian cancer remains a clinically intractable disease with a high rate of mortality. We tested a novel glycosylated antitumor ether lipid called l-Rham to assess the in vitro and in vivo efficacy on high grade serous ovarian cancer cell lines and patient samples. l-Rham effectively kills high grade serous ovarian cancer cells grown as 2D or 3D cultures in a dose and time dependent manner. l-Rham efficacy was tested in vivo in a chicken allantoic membrane/COV362 xenograft model, where l-Rham activity was as effective as paclitaxel in reducing tumor weight and metastasis. The efficacy of l-Rham to reduce OVCAR3 tumor xenografts in NRG mice was assessed in low and high tumor burden models. l-Rham effectively reduced tumor formation in the low tumor burden group, and blocked ascites formation in low and high tumor burden animals. l-Rham demonstrates efficacy against OVCAR3 tumor and ascites formation in vivo in NRG mice, laying the foundation for further development of this drug class for the treatment of high grade serous ovarian cancer patients.
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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 ».