Cationic polymer‐mediated small interfering RNA delivery for P‐glycoprotein down‐regulation in tumor cells
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Among the treatment options that have been developed for cancer, chemotherapy remains 1 of the leading clinical approaches. Chemotherapy can usually control tumor growth at the onset of disease, but its effectiveness becomes limited by the overexpression of transporter proteins responsible for drug efflux, leading to multidrug resistance (MDR). To overcome this obstacle, the authors explored the feasibility of down-regulating the main drug transporter, P-glycoprotein (P-gp), by using nonviral small interfering RNA (siRNA) delivery as means to enhance the accumulation of chemotherapeutic agents in drug-resistant cancer cells. METHODS: Several cationic carriers capable of siRNA complexation were investigated for P-gp down-regulation in the MDA435/LCC6 cell line and, consequently, increased cellular uptake of the chemotherapeutic agents doxorubicin and paclitaxel. RESULTS: Efficient siRNA delivery into tumor cells was demonstrated particularly using a palmitic-acid substituted poly(L-lysine), with no apparent differences in siRNA delivery between the wild type (WT)-expressing and P-gp-expressing phenotype (MDR1) of the cells. Efficient siRNA delivery led to approximately 40% to 50% P-gp suppression (based on the average expression level of the protein), an approximately 3-fold increased DOX uptake, and increased cytotoxicity in MDR1 cells. CONCLUSIONS: The authors concluded that effective siRNA delivery with nonviral carriers can reduce the level of P-gp on cell surfaces and enhance the efficiency of chemotherapeutic agents in vitro.
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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 ».