BSCI-22 DETERMINING THE EFFECT OF NOVEL SMALL MOLECULE DRUGS AGAINST THE MIGRATION OF BRAIN METASTASIS INITIATING CELLS (BMICS)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract BACKGROUND Brain metastases are secondary tumors that predominantly arise from the spread of lung, skin, and breast cancers. The current standard of care for brain metastases is complete surgical resection, with a median survival of four months. Therefore, there is a dire need to discover new therapies that effectively target brain metastases. To do this, we have identified anti-brain metastasis drugs that specifically target brain metastasis initiating cells (BMICs), a cancer stem cell population that is thought to escape standard therapies and has the ability to leave their primary tumor, seed the brain, and form a secondary brain tumor. Since the migration of the BMICs is essential to the development of brain metastases in patients, the main goal of this study was to determine the effect our anti-brain metastasis drugs have against the migration of lung, skin, and breast BMICs. METHODS This migration assay utilizes a bi-well silicone structure which effectively establishes a ‘wound’ healing-like migration assay. BMICs are plated in optimized equal concentrations in each silicone bi-well structure to successfully form two cellular mono-layers that are separated by a middle silicone wall. Once cells adhere to the plate the silicone structure is removed and the area between the two cell populations is imaged over time with an in vitro imaging system. RESULTS This optimized assay has been used to screen our anti-brain metastasis drugs against the migration of lung, breast, and skin BMICs. Thus far our drugs have been tested against lung and skin BMICs which resulted in a significant decrease in BMIC migration. SIGNIFICANCE Since brain metastasis arises from the migration of cancer cells to a secondary organ, it is crucial to discover the effect of anti-brain metastasis drugs on BMIC migration prior to the initiation of preclinical animal trials.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».