A Prodrug Strategy for the In Vivo Imaging of Aldehyde Dehydrogenase Activity
Notice bibliographique
Résumé
Therapy resistance is one of the biggest challenges facing clinical oncology. Despite a revolution in new anti-cancer drugs targeting multiple components of the tumour microenvironment, acquired or innate resistance frequently blunts the efficacy of these treatments. Non-invasive identification of drug-resistant tumours will enable modification of the patient treatment pathway through the selection of appropriate second-line treatments. Here, we have designed a pro-drug radiotracer for the non-invasive imaging of aldehyde dehydrogenase 1A1 (ALDH1A1) activity. Elevated ALDH1A1 activity is a marker of drug-resistant cancer cells, modelled here with matched cisplatin-sensitive and -resistant human SKOV3 ovarian cancer cells. The aromatic aldehyde of our prodrug radiotracer was intracellularly liberated by esterase cleavage of the geminal diacetate and specifically trapped by ALDH through its conversion to the charged carboxylic acid. Through this mechanism of action, ALDH-specific retention of our pro-drug radiotracer in the drug-resistant tumour cells was twice as high as the drug-sensitive cells. Acylal masking of the aldehyde afforded a modest protection from oxidation in the blood, which was substantially improved in carrier-added experiments. In vivo positron emission tomography imaging of tumour-bearing mice produced high tumour-to-background images and radiotracer uptake in high ALDH-expressing organs but was unable to differentiate between drug-sensitive and drug-resistant tumours. Alternative strategies to protect the labile aldehyde are currently under investigation.
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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 | 0,001 |
| 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 ».