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Enregistrement W3201108917 · doi:10.21203/rs.3.rs-701601/v1

TumorSelect® Technology Enhancing the Safety and Efficacy of Cancer Chemotherapy

2021· preprint· en· W3201108917 sur OpenAlexaff
S J Bannister, Amir E. Wahba, Mahesh Kumar Gundluru, Igor Nikoulin, Douglas L. Rodenburg, Michael Coen, David Lewis, Patrice Penfornis, Pier Paolo Claudio, James D. McChesney

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer, Lipids, and Metabolism
Établissements canadiensPrompt (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProdrugPaclitaxelToxicityChemotherapyCancerPharmacologyDrugMedicineDrug deliveryCancer cellCancer researchOncologyInternal medicineChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Veiled Therapeutics has developed an anticancer technology, TumorSelect® Technology, which combines proprietary anticancer prodrugs and nanotechnology, which takes advantage from current knowledge of human physiology. Tumors have a voracious appetite for cholesterol which facilitates tumor growth and fuels their proliferation. We have transformed this need into a stealth delivery system to disguise and deliver anticancer drugs with the assistance of both the human body and the tumor cell. Veiled’s designer prodrugs are assembled within pseudo-LDL nanoparticulates which carry them to tumor tissues where they are taken up, internalized and transformed into active drug and kill the cancer cells. This three-prong approach delivers the anticancer drug selectively to the tumors and thereby avoids or reduces the severe side effect toxicities associated with current chemotherapy. Reduction of side effect toxicity of cancer therapy by our technology will improve patient quality of life, patient retention in treatment regimes, more rapid patient recovery post treatment, and overall patient benefit.A. BackgroundThe costs of cancer, measured in terms of mortality, morbidity, direct costs of treatment, and costs of lost productivity are high.B. MethodsART-207 was synthesized; a pseudo-LDL lipid nanodispersion was formed; and mouse xenograft studies were performed. C. ResultsPreclinical toxicity, efficacy, and distribution data clearly show significant advantages of TumorSelect® paclitaxel over conventional Cremophor® formulations of paclitaxel. These advantages include:· Increased suppression of tumor growth and regrowth· Lower toxicity· Increased survival· Higher number of tumor free animals· Significantly lower concentrations of paclitaxel in non-target tissues· Significantly higher concentrations of paclitaxel in tumor tissueThus, data obtained demonstrated targeted drug delivery and support LDL-receptor dependent mechanism of selective cellular uptake by tumor tissue of TumorSelect® formulated paclitaxel.D. ConclusionsNon-target tissue concentrations of paclitaxel are significantly lower in non-tumored and tumored mice injected with formulated TumorSelect® paclitaxel compared with the mice injected with Cremophor® EL/EtOH (ethanol) paclitaxel (<20%).Tumor concentrations of paclitaxel are significantly higher in tumors of mice injected with formulated TumorSelect® paclitaxel compared with the mice injected with Cremophor® EL/EtOH paclitaxel (194%).Plasma and heart concentrations of paclitaxel are significantly lower in tumored vs. non-tumored animals injected with formulated TumorSelect® paclitaxel (<80%).Selective cellular uptake of TumorSelect® paclitaxel by tumors actively expressing LDL-receptors has been demonstrated.Tumor suppression observed was sustained for 63 days after Q1Dx5 dosing with TumorSelect® paclitaxel.TumorSelect® technology represents a potential major improvement in the clinical treatment of cancer through enhanced efficacy due to tumor-facilitated targeted delivery and reduced patient toxicity with its associated deleterious side effects.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,342 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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