Abstract 1130: Leveraging the IVIS imaging technologies for drug potency testing in orthotopic and metastatic tumor models
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Assessing anti-tumor drug potency is significantly enhanced using orthotopic and metastasis mouse tumor models. These models imitate the tumor's native environment, biological complexities, and challenges of drug delivery via blood perfusion, thereby providing a high predictive value for clinical outcomes. In this poster, we demonstrate how the IVIS optical imaging technology is employed to determine the effects of two drugs on two tumor models: •The KRAS (G12C) inhibitor, AMG510, was evaluated on the luciferase-expressing Miapaca-2 pancreatic orthotopic model •The third-generation EGFR inhibitor, AZD9291, was tested on the luciferase-expressing NIC-H1975 intracranial metastatic model Both drugs showed significant anti-tumor activity. In addition to potency testing, each drug was administered in single doses for pharmacodynamic analysis, evaluating pERK/ERK and DUSP6 levels. The pERK levels decreased after treatment, which is in line with the mechanism of action of the inhibitors. Our research illustrates that IVIS imaging offers a robust method for monitoring anti-tumor activity of drugs in orthotopic and metastatic tumor models, empowering scientists to assess new drug candidates by using biologically relevant animal models. Citation Format: Jingqi Huang, Jing Jin, Hongchen Duan, Xueqin Yang, Wenhao Jin, Yiming Zhang, Lihui Zhang, Gaoyang Xu, Liya Xie, Wentao Li. Leveraging the IVIS imaging technologies for drug potency testing in orthotopic and metastatic tumor models [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2024; Part 1 (Regular Abstracts); 2024 Apr 5-10; San Diego, CA. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2024;84(6_Suppl):Abstract nr 1130.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».