Anti-Tumor Effect and Neurotoxicity of Ethanol Adjuvant Therapy after Surgery of a Soft Tissue Sarcoma
Notice bibliographique
Résumé
Wide resection is the main treatment for sarcomas; however, when they are located near major nerves, their sacrifices might affect limb function. The efficacy of ethanol adjuvant therapy for sarcomas has not been established. In this study, the anti-tumor effect of ethanol, as well as its neurotoxicity, were assessed. In vitro anti-tumor effect of ethanol as evaluated using MTT, wound healing, and invasion assays on a synovial sarcoma cell line (HS-SY-II). In vivo, an assessment was conducted in nude mice (implanted with subcutaneous HS-SY-II) treated with different ethanol concentrations after surgery with a close margin. Sciatic nerve neurotoxicity was assessed with electrophysiological and histological examination. In vitro, ethanol concentrations at 30% and higher showed cytotoxic effects in MTT assay and markedly reduced migration and invasive ability of HS-SY-II. In vivo, both 30% and 99.5% ethanol concentrations, compared to 0% concentration, significantly reduced the local recurrence. However, in the group treated with 99.5% ethanol, nerve conduction tests showed prolonged latency and decreased amplitude, and morphological changes suggestive of nerve degeneration were observed in the sciatic nerve, while the 30% ethanol did not cause neurological damage. In conclusion, 30% is the optimal concentration for ethanol adjuvant therapy after close-margin surgery for sarcoma.
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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 | 0,000 |
| 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 ».