Neural Stem Cell-Mediated Intratumoral Delivery of Gold Nanorods Improves Photothermal Therapy
Notice bibliographique
Résumé
Plasmonic photothermal therapy utilizes biologically inert gold nanorods (AuNRs) as tumor-localized antennas that convert light into heat capable of eliminating cancerous tissue. This approach has lower morbidity than surgical resection and can potentially synergize with other treatment modalities including chemotherapy and immunotherapy. Despite these advantages, it is still challenging to obtain heating of the entire tumor mass while avoiding unnecessary collateral damage to surrounding healthy tissue. It is therefore critical to identify innovative methods to distribute an effective concentration of AuNRs throughout tumors without depositing them in surrounding healthy tissue. Here we demonstrate that AuNR-loaded, tumor-tropic neural stem cells (NSCs) can be used to improve the intratumoral distribution of AuNRs. A simple UV-vis technique for measuring AuNR loading within NSCs was established. It was then confirmed that NSC viability is unimpaired following AuNR loading and that NSCs retain AuNRs long enough to migrate throughout tumors. We then demonstrate that intratumoral injections of AuNR-loaded NSCs are more efficacious than free AuNR injections, as evidenced by reduced recurrence rates of triple-negative breast cancer (MDA-MB-231) xenografts following NIR exposure. Finally, we demonstrate that the distribution of AuNRs throughout the tumors is improved when transported by NSCs, likely resulting in the improved efficacy of AuNR-loaded NSCs as compared to free AuNRs. These findings highlight the advantage of combining cellular therapies and nanotechnology to generate more effective cancer treatments.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».