Abstract 1990: Cjc-1134-pc, a long-acting glp-1r agonist, effects in modulating pro-inflammatory cytokines in the tumor environment
Notice bibliographique
Résumé
The incidence rates of The incidence rates of diabetes and cancer are growing globally. It is reported that type 2 diabetes (T2D) is associated with increased risk of cancers, which suggests a synergy. There is a strong association among inflammation and cancer on diabetes, which is reflected by the high cytokine prevalence in the microenvironment. Previously our studies showed that IL-2 and IFN-γ were downregulated but IL-6 and TNFα were upregulated in diabetic mice. The levels of IL-2, IFN-γ, IL-6 and TNFα returned to baseline levels similar to that of non-diabetic mice after the treatment of CJC-1134-PC. In order to explore the benefits of CJC-1134-PC beside its glucose lowering effects, the level of pro-inflammatory cytokines has been measured and compared between vehicle and CJC-1134-PC treated BALB/c mice bearing CT26 colon tumors. All mice bearing tumors showed high IL-6 and TNF-r compared with the normal mice. Interestingly, after CJC-1134-PC treatment, IL-6 and TNFα levels decreased significantly (P < 0.05), which makes the cytokine profile close to the reported levels in normal mice. Overall, the data suggests that CJC-1134-PC plays a role in modulating inflammation, which could benefit cancer treatment in addition to achieving glycemic control.Citation Format: Xiping Liu, Sean Hong, Shijuan Wu, Zhiwen Yao, Qiang Xie. Cjc-1134-pc, a long-acting glp-1r agonist, effects in modulating pro-inflammatory cytokines in the tumor environment [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2019; 2019 Mar 29-Apr 3; Atlanta, GA. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2019;79(13 Suppl):Abstract nr 1990.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,029 | 0,006 |
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 ».