Abstract 1129: A multifaceted study of X-Ray radiation therapy across diverse mouse tumor models
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In this study, we showcase the application of X-ray radiation therapy of tumor-bearing mice across 13 syngeneic tumors, one intracranial tumor, and in combination with radiosensitizing drugs, aiming to develop potent cancer treatment strategies. 1.We examined the effects of different radiation levels on multiple tumor models using a therapeutic device delivering targeted radiation to the tumor site. 2.We investigated the combined benefits of radiation with the radiosensitizer Gemcitabine on the H22 liver tumor model. 3.We assessed the impact of radiation sensitization on the HCC1975-luc intracranial tumor model in combination with AZD0156, a drug that cannot cross the blood-brain barrier. The integrity of the blood-brain barrier and the presence of the pharmacodynamic marker pRAD50 of AZD0156 were evaluated. The results show that X-ray radiation has anti-tumor effects across diverse models, with combination drug treatment with both Gemcitabine and AZD0156 showing enhanced therapeutic effects. Furthermore, pRAD50 showed decreasing trend in the single dose PD study in HCC1975-luc intracranial model. We conclude that our platform provides robust methods for evaluating the therapeutic effects of X-Ray radiation, offering invaluable insights for the creation of new cancer therapies. Citation Format: Jingqi Huang, Wentao Li, Xiaoyan He, Weiwei Cheng, Lingyun Zhang, Guannan Li, Qiuliang Li, Yongfei Wang, Xuesong Ren, Zhi Wei, Long Shi, Yiran Wei, Jing Jin, Linfeng Li, Wei Yun. A multifaceted study of X-Ray radiation therapy across diverse mouse 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 1129.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».