Notice bibliographique
Résumé
Photodynamic therapy (PDT) destroys tumors by generating cytotoxic oxidants that induce oxidative stress in targeted cancer cells. Antitumor lipids developed for cancer therapy act also by inflicting similar stress. The present study investigated whether tumor response to PDT can be improved by adjuvant treatment with such lipids using the prototype molecule edelfosine. Cellular stress intensity following Photofrin-based PDT, edelfosine treatment, or their combination was assessed by the expression of heat shock protein 70 (HSP70) on the surface of treated SCCVII tumor cells by FITC-conjugated anti-HSP70 antibody staining and flow cytometry. Surface HSP70 levels that became elevated after either PDT or edelfosine rose much higher after their combined treatment. The impact of Photofrin-PDT-plus-edelfosine treatment was studied with three types of tumor models grown in syngeneic mice. With both SCCVII squamous cell carcinomas and MCA205 fibrosarcoma, the greatest impact was with edelfosine peritumoral injection at 24 h after PDT, which substantially improved tumor cure rates. With Lewis lung carcinomas, edelfosine was highly effective in elevating PDT-mediated tumor cure rates even when injected peritumorally immediately after PDT. Edelfosine used before PDT was ineffective as adjuvant with all tumor models. The study findings provide proof-in-principle for use of cancer lipids with tumor PDT.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
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 ».