Selective Therapeutic Targeting of the Anaplastic Lymphoma Kinase With Liposomal siRNA Induces Apoptosis and Inhibits Angiogenesis in Neuroblastoma
Notice bibliographique
Résumé
The anaplastic lymphoma kinase (ALK) is a tyrosine kinase receptor that is involved in the pathogenesis of different types of human cancers, including neuroblastoma (NB). In NB, ALK overexpression, or point mutations, are associated with poor prognosis and advanced stage disease. Inhibition of ALK kinase activity by small-molecule inhibitors in lung cancers carrying ALK translocations has shown therapeutic potential. However, secondary mutations may occur that, generate tumor resistance to ALK inhibitors. To overcome resistance to ALK inhibitors in NB, we adopted an alternative RNA interference (RNAi)-based therapeutic strategy that is able to knockdown ALK, regardless of its genetic status [mutated, amplified, wild-type (WT)]. NB cell lines, transduced by lentiviral short hairpin RNA (shRNA), showed reduced proliferation and increased apoptosis when ALK was knocked down. In mice, a nanodelivery system for ALK-specific small interfering RNA (siRNA), based on the conjugation of antibodies directed against the NB-selective marker GD(2) to liposomes, showed strong ALK knockdown in vivo in NB cells, which resulted in cell growth arrest, apoptosis, and prolonged survival. ALK knockdown was associated with marked reductions in vascular endothelial growth factor (VEGF) secretion, blood vessel density, and matrix metalloproteinases (MMPs) expression in vivo, suggesting a role for ALK in NB-induced neoangiogenesis and tumor invasion, confirming this gene as a fundamental oncogene in NB.
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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 ».