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Enregistrement W3203242711 · doi:10.1007/s00259-021-05564-0

Combination of terbium-161 with somatostatin receptor antagonists—a potential paradigm shift for the treatment of neuroendocrine neoplasms

2021· article· en· W3203242711 sur OpenAlexaff
Francesca Borgna, Stephanie Haller, Josep M. Monné Rodríguez, Mihaela Ginj, Pascal V. Grundler, Jan Rijn Zeevaart, U. Köster, Roger Schibli, Nicholas P. van der Meulen, Cristina Müller

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Nuclear Medicine and Molecular Imaging · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeuroendocrine Tumor Research Advances
Établissements canadiensUniversity Health Network
Organismes subventionnairesEuropean CommissionSwiss Cancer Research FoundationNeuroendocrine Tumor Research Foundation
Mots-clésDOTASomatostatin receptorIn vivoMedicineCancer researchViability assayNeuroendocrine tumorsRadionuclide therapySomatostatin receptor 2SomatostatinTerbiumPharmacologyIn vitroChemistryNuclear medicineInternal medicineBiochemistryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Purpose The β¯-emitting terbium-161 also emits conversion and Auger electrons, which are believed to be effective in killing single cancer cells. Terbium-161 was applied with somatostatin receptor (SSTR) agonists that localize in the cytoplasm (DOTATOC) and cellular nucleus (DOTATOC-NLS) or with a SSTR antagonist that localizes at the cell membrane (DOTA-LM3). The aim was to identify the most favorable peptide/terbium-161 combination for the treatment of neuroendocrine neoplasms (NENs). Methods The capability of the 161Tb- and 177Lu-labeled somatostatin (SST) analogues to reduce viability and survival of SSTR-positive AR42J tumor cells was investigated in vitro. The radiopeptides’ tissue distribution profiles were assessed in tumor-bearing mice. The efficacy of terbium-161 compared to lutetium-177 was investigated in therapy studies in mice using DOTATOC or DOTA-LM3, respectively. Results In vitro, [161Tb]Tb-DOTA-LM3 was 102-fold more potent than [177Lu]Lu-DOTA-LM3; however, 161Tb-labeled DOTATOC and DOTATOC-NLS were only 4- to fivefold more effective inhibiting tumor cell viability than their 177Lu-labeled counterparts. This result was confirmed in vivo and demonstrated that [161Tb]Tb-DOTA-LM3 was significantly more effective in delaying tumor growth than [177Lu]Lu-DOTA-LM3, thereby, prolonging survival of the mice. A therapeutic advantage of terbium-161 over lutetium-177 was also manifest when applied with DOTATOC. Since the nuclear localizing sequence (NLS) compromised the in vivo tissue distribution of DOTATOC-NLS, it was not used for therapy. Conclusion The use of membrane-localizing DOTA-LM3 was beneficial and profited from the short-ranged electrons emitted by terbium-161. Based on these preclinical data, [161Tb]Tb-DOTA-LM3 may outperform the clinically employed [177Lu]Lu-DOTATOC for the treatment of patients with NENs.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

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
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,000

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 GPT0,279
Écart entre enseignants0,267 · 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

Citations106
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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