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Enregistrement W4415444727 · doi:10.1158/1535-7163.targ-25-a042

Abstract A042: Evolution of resistance in brain tumors: Effects of the blood brain barrier

2025· article· en· W4415444727 sur OpenAlexaff
Madison Stoddard, Lin Yuan, T. Ryan Gregory, Arijit Chakravarty

Notice bibliographique

RevueMolecular Cancer Therapeutics · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFerroptosis and cancer prognosis
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBlood–brain barrierDrugPharmacokineticsDrug resistancePenetration (warfare)PopulationBrain tumor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: Therapeutic treatment of brain tumors is uniquely challenging due to the presence of the blood brain barrier (BBB), which impedes drug penetration of the brain. This typically results in lower drug concentrations and slower time to steady-state in the brain relative to the body. In this analysis, we investigate the effects of the blood brain barrier on the evolution of resistance in brain tumors and accordingly seek optimal drug transport and clearance properties. Methods: To investigate the relationship between a drug’s BBB penetration parameters and its efficacy against brain tumors, we simulated drug penetration and tumor response in terms of total volume and resistant fraction. Brain pharmacokinetics (PK) are simulated by a two-compartment model in which the body and brain are represented. A series of differential equations transfer between compartments—across the blood brain barrier—and correspond to active and passive transport. Drug clearance in the brain and body are also considered. The tumor kinetics model consists of sensitive and resistance cells which are in competition, represented by a logistic growth function. For sensitive cells, the growth rate is reduced by the concentration of drug while resistant cells are unaffected. Results: We demonstrate that drug PK in the brain is characterized by a latency phase followed by steady-state dynamics. The tumor growth may continue during this latency. As the drug exerts its effect, sensitive cells die off. As the sensitive population is reduced, the effect of drug properties such as transport across the BBB and clearance diminishes. In general, the effect of active transport into the brain was found to be small compared to passive diffusion. Conclusions: Due to a longer time-to-steady state in the brain, therapeutic concentrations are reached more slowly in the brain. BBB penetration parameters impact tumor volume in the treatment phase where sensitive cells are present in significant number. Citation Format: Madison Stoddard, Lin Yuan, T Ryan. Gregory, Arijit Chakravarty. Evolution of resistance in brain tumors: Effects of the blood brain barrier [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 A042.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,263 · 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'étudeObservationnel
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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