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Enregistrement W4207071290 · doi:10.1101/2022.01.19.476991

Cytocapsular tube network-tumor system is an integrated physical target for the highly effective and efficient pharmacotherapy of solid cancers

2022· preprint· en· W4207071290 sur OpenAlexfundno aff
Tingfang Yi, Gerhard Wagner

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2022
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMicrotubule and mitosis dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMcGill University
Mots-clésCancerMetastasisCancer cellMedicineCancer researchClinical trialDrug developmentOncologyDrugPathologyInternal medicinePharmacology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Cancer is a leading cause of human lethality and cancer drug pan-resistant tumor metastasis (cdp-rtm) is a major source of cancer death. The integrated cytocapsular tube (CCT) networktumor system (CNTS) is essential for cancer evolution procedures including cancer cell proliferation, migration and dissemination in CCT networks, new tumor growth in CCT terminals, conventional cancer drug pan-resistance, and tumor relapse. The preclinical screening experimentations with CCTs and networks are necessary prerequisites for the discovery and development of cancer drug candidates for efficient clinical trials, and effective and precise clinical cancer pharmacotherapy. However, it is unknown whether the popularly employed conventional mouse experimentations for preclinical therapeutic development generate CCTs and networks. Here, we comprehensively investigated the cancer cell line derived xenografts (CDX) of 8 kinds of cancer cell lines, and patient cancer cells derived-xenografts (PDX) with 16 kinds of clinical primary and metastatic malignant tumor cells in multiple cancer stages by immunohistochemistry staining assays with CCT marker protein antibodies of anti-CM-01 antibodies. We found that there are no CCTs or CCT networks in all these examined 16 CDX and 22 PDX transplanted tumors. Our data evidenced that the conventional transplantation tumors for preclinical therapeutic development do not engender CCTs or CNTS, which is consistent with and provides an explanation of the poor clinical outcomes of the marketed cancer drugs. This study demonstrated that CCT network-tumor system (CNTS) is an integrated physical target for pharmacotherapy, and that preclinical experimentations engendering CNTS (such as CCT xenograft, CCTX) should be employed for the discovery and development of highly effective and efficient cancer drugs aimed for cure of solid cancers.

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 seuil0,005

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,230 · 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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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