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Enregistrement W4415444204 · doi:10.1158/1535-7163.targ-25-c122

Abstract C122: Effects of standard-of-care therapies on tumor growth, tumor-induced bone loss and bone pain in preclinical models of breast and prostate cancer bone metastasis and multiple myeloma bone disease

2025· article· en· W4415444204 sur OpenAlexaff
Tiina E. Kähkönen, Jie Wen, Ru Yang, Jussi M. Halleen

Notice bibliographique

RevueMolecular Cancer Therapeutics · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBone health and treatments
Établissements canadiensMicropharma (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProstate cancerBreast cancerMultiple myelomaBone metastasisBone marrowBone painBortezomibBone diseaseZoledronic acid

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Bone metastases are a significant clinical problem in many major cancers, especially in breast and prostate cancer where 70-90% of advanced patients develop bone metastases. Myeloma bone disease is associated with similar clinical problems than bone metastases, including increased risk of fractures and bone pain that decrease the quality of life. The standard-of-care therapy (SOC) to prevent tumor growth depends on the tumor type. In this study, we demonstrated the effects of SOCs in triple-negative breast cancer (TNBC) and castration-resistant prostate cancer (CRPC) bone metastasis models, and in a multiple myeloma (MM) bone disease model. The TNBC model included 4T1 mouse triple-negative breast cancer cells in female BALB/c mice, the CRPC model included RM-1 mouse androgen-insensitive prostate cancer cells in castrated male C57BL/6 mice, and the MM model included human RPMI 8226 cells in immunodeficient female NPG mice. In all models, luciferase-labelled cancer cells were inoculated intratibially into the bone marrow to model tumor growth in bone, mimicking growth of bone metastases in patients. Tumor growth was monitored by bioluminescence imaging (BLI) and cancer-induced bone changes by X-ray imaging. The study lengths were 21, 25 and 56 days in the TNBC, CRPC and MM models, respectively. In the TNBC and CRPC models, bone pain was assessed by Von Frey filaments (mechanical allodynia). Doxorubicin (4 mg/kg, ip, BIW), docetaxel (10 mg/kg, ip, BIW) or bortezomib (0.5 mg/kg, ip, BIW) were used as SOCs in the TNBC, CRPC and MM models, respectively. In the TNBC model, doxorubicin reduced both tumor growth and cancer-induced bone loss at the endpoint, and reduction in bone pain was observed at day 14. In the CRPC model, docetaxel decreased tumor burden at day 18 but the effect was lost at day 25, and no effects were observed on cancer-induces bone loss or bone pain. In the MM model, bortezomib decreased tumor growth at days 28 and 56, but no effects were observed in cancer-induced bone loss. The SOCs decreased tumor growth in all three preclinical models. Doxorubicin also decreased cancer-induced bone loss and bone pain in the TNBC model. In conclusion, different SOCs have varying effects in preclinical bone metastasis models and performance of each SOC needs to be validated separately before they are included as reference compounds or used as combination partners in preclinical studies. Citation Format: Tiina E. Kähkönen, Jie Wen, Ru Yang, Jussi Halleen. Effects of standard-of-care therapies on tumor growth, tumor-induced bone loss and bone pain in preclinical models of breast and prostate cancer bone metastasis and multiple myeloma bone disease [abstract]. In: Proceedings of the AACR-NCI-EORTC International Conference on Molecular Targets and Cancer Therapeutics; 2025 Oct 22-26; Boston, MA. Philadelphia (PA): AACR; Mol Cancer Ther 2025;24(10 Suppl):Abstract nr C122.

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 enseignants0,003
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)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,303 · 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

Citations0
Publié2025
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