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Enregistrement W4304976633 · doi:10.1038/s41598-022-20854-9

Longitudinal bioluminescence imaging to monitor breast tumor growth and treatment response using the chick chorioallantoic membrane model

2022· article· en· W4304976633 sur OpenAlexafffund
Sumreen Javed, Sepideh Soukhtehzari, Nazarine Fernandes, Karla C. Williams

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
Thématiquebioluminescence and chemiluminescence research
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchSusan G. Komen for the Cure, Komen Wyoming Affiliate
Mots-clésBioluminescenceChorioallantoic membraneBioluminescence imagingBiologyPathologyMedicineAnatomyCell biologyEmbryoLuciferaseEcologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The development of successful treatment regimens for breast cancer requires strong pre-clinical data generated in physiologically relevant pre-clinical models. Here we report the development of the chick embryo chorioallantoic membrane (CAM) model to study tumor growth and angiogenesis using breast cancer cell lines. MDA-MB-231 and MCF7 tumor cell lines were engrafted onto the chick embryo CAM to study tumor growth and treatment response. Tumor growth was evaluated through bioluminescence imaging and a significant increase in tumor size and vascularization was found over a 9-day period. We then evaluated the impact of anti-angiogenic drugs, axitinib and bevacizumab, on tumor growth and angiogenesis. Drug treatment significantly reduced tumor vascularization and size. Overall, our findings demonstrate that the chick embryo CAM is a clinically relevant model to monitor therapeutic response in breast cancer and can be used as a platform for drug screening to evaluate not only gross changes in tumor burden but physiological processes such as angiogenesis.

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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
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 recherche0,0000,001
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,262 · 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

Citations18
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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