Molecular mechanisms associated with ALA-PDT of brain tumor cells
Notice bibliographique
Résumé
Previous studies have shown that low-dose PDT using 5-aminolevulinic acid (ALA)-induced photoporphyrin IX (PpIX) can induce apoptosis in tumor cells without causing necrosis. In this study we investigated the molecular mechanisms associated with apoptosis after ALA-PDT treatment in two brain glioma cell lines: human U87, and rat CNS-1cells. We used high energy light at a short time (acute PDT) and low energy light at a long time of exposure (metronomic PDT) to treat both cell lines. The cells were treated with 0.25 mM ALA at 5 joules for energy. We found that CNS-1 cells were more resistant to ALA-PDT than U87 cells when treated by both acute and metronomic PDT. To screen possible apoptosis mechanisms associated with acute and metronomic PDT, microarray analysis of gene expression was performed on RNA from glioblastoma cells treated with either acute or metronomic ALA-PDT. Within the set of genes that were negatively or positively regulated by both treatments are tumor necrosis factor receptors. The expression of TNF receptors was investigated further by RT-PCR and western blotting. The apoptosis mechanism of the cell death occurred through different pathways including BCL-2 and TNF receptors, and in part caused by cleaving caspase 3. Interestingly, metronomic ALA-PDT inhibited the expression of LTβR and the transcription factor NFκB. This inhibition was ALA concentration dependent at low concentrations.
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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 ».