【无标题】Regorafenib (BAY 73-4506) 是一种具有口服活性且有效的多靶点受体酪氨酸激酶抑制剂 | MedChemExpress (MCE)

Regorafenib | 瑞戈非尼

中文名:瑞戈非尼

CAS:755037-03-7

品牌:MedChemExpress (MCE)

存储条件:Powder: -20°C, 3 years; 4°C, 2 years.In solvent: -80°C, 6 months; -20°C, 1 month.

生物活性:Regorafenib (BAY 73-4506) 是一种具有口服活性且有效的多靶点受体 酪氨酸激酶 抑制剂,IC50 值为 13/4.2 /46、22、7、1.5 和 2.5 nM 用于 VEGFR1/2/3PDGFRβKitRET 和 Raf-1,分别。 Regorafenib 显示出非常强大的抗肿瘤和抗血管生成活性[1]。 IC50 和目标:IC50:1.5 ± 0.7 nM (RET)、2.5 ± 0.6 nM (Raf-1)、4.2 ± 1.6 nM (VEGFR2)、7 ± 2 nM (Kit)、13 ± 0.4 nM (VEGFR1)、19 ± 6 nM (B-RAF V600E)、22 ± 3 nM (PDGFRβ)、28 ± 10 nM (B-RAF)、46 ± 10 nM (VEGFR3)、202 ± 18 nM (FGFR1)、311 ± 46 nM (TIE2) [1] 体外: Regorafenib(0-10 μM,96 小时)在 GIST 882、甲状腺 TT、MDA 中表现出抗增殖活性-MB-231、HepG2、A375 和 SW620 细胞[1].
Regorafenib(0-3000 nM,30 分钟)抑制 VEGFR2、TIE2 和 PDGFR-β 的自磷酸化,并抑制FGFR 和 pERK1/2[1].
Regorafenib 导致 Hep3B 细胞生长浓度依赖性降低,IC50 为 5 μM。 Regorafenib 随后会增加 Hep3B 细胞中磷酸化 c-Jun(一种 JNK 靶点)的水平,但不会增加总 c-Jun 的水平[3]。 体内研究:瑞戈非尼(10 mg/kg,口服,单剂量或每日一次,持续 4 天)抑制大鼠 GS9L 胶质母细胞瘤模型中的肿瘤血管系统和肿瘤生长[ 1].
Regorafenib (0-100 mg/kg, Oralall, qd × 9) 在 Colo-205、MDA-MB-231 和 786-O 模型中表现出抗肿瘤和抗血管生成作用 [1]。

体外:Regorafenib(0-10 μM,96 小时)在 GIST 882、甲状腺 TT、MDA-MB-231、HepG2、A375 和 SW620 细胞[1]中显示出抗增殖活性。
(0-3000 nM,30 分钟)抑制 VEGFR2、TIE2 和 PDGFR-β 的自磷酸化,并抑制 FGFR 和 pERK1/2[1]。
Regorafenib 导致浓度依赖性降低在 Hep3B 细胞生长中,IC50 为 5 μM。 Regorafenib 随后会增加 Hep3B 细胞中磷酸化 c-Jun(一种 JNK 靶点)的水平,但不会增加总 c-Jun 的水平[3]。

体内:Regorafenib(10 mg/kg,口服,单剂量或每天服用 4 天)抑制大鼠 GS9L 胶质母细胞瘤模型中的肿瘤血管系统和肿瘤生长[1]。
Regorafenib(0-100 mg /kg, Oralall, qd × 9) 在 Colo-205、MDA-MB-231 和 786-O 模型中表现出抗肿瘤和抗血管生成作用[1]。

详情:Regorafenib (BAY 73-4506,瑞戈非尼) - 仅供科研 | 多激酶抑制剂 | MCE

参考文献:

[1]. Wilhelm SM, et al. Regorafenib (BAY 73-4506): a new oral multikinase inhibitor of angiogenic, stromal and oncogenic receptor tyrosine kinases with potent preclinical antitumor activity. Int J Cancer, 2011, 129(1), 245-255.
[2]. Heng DY, et al. Targeted therapy for metastatic renal cell carcinoma: current treatment and future directions. Ther Adv Med Oncol, 2010, 2(1), 39-49.
[3]. Carr BI, et al. Fluoro-Bay 43-9006 (Regorafenib) effects on hepatoma cells: growth inhibition, quiescence, and recovery. J Cell Physiol, 2013, 228(2), 292-297.
[4]. Wagner J, et al. Anti-tumor effects of ONC201 in combination with VEGF-inhibitors significantly impacts colorectal cancer growth and survival in vivo through complementary non-overlapping mechanisms. J Exp Clin Cancer Res. 2018 Jan 22;37(1):11.
[5]. Matsuoka K, et al. Effective Sequential Combined Chemotherapy with Tipiracil and Regorafenib in Human Colorectal Cancer Cells. Int J Mol Sci. 2018 Sep 25;19(10). pii: E2915.

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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