Diagnostic nanoparticle targeting of the EGF-receptor in complex biological conditions using single-domain antibodies
Notice bibliographique
Résumé
For effective localization of functionalized nanoparticles at diseased tissues such as solid tumours or metastases through biorecognition, appropriate targeting vectors directed against selected tumour biomarkers are a key prerequisite. The diversity of such vector molecules ranges from proteins, including antibodies and fragments thereof, through aptamers and glycans to short peptides and small molecules. Here, we analyse the specific nanoparticle targeting capabilities of two previously suggested peptides (D4 and GE11) and a small camelid single-domain antibody (sdAb), representing potential recognition agents for the epidermal growth factor receptor (EGFR). We investigate specificity by way of receptor RNA silencing techniques and look at increasing complexity in vitro by introducing increasing concentrations of human or bovine serum. Peptides D4 and GE11 proved problematic to employ and conjugation resulted in non-receptor specific uptake into cells. Our results show that sdAb-functionalized particles can effectively target the EGFR, even in more complex bovine and human serum conditions where targeting specificity is largely conserved for increasing serum concentration. In human serum however, an inhibition of overall nanoparticle uptake is observed with increasing protein concentration. For highly affine targeting ligands such as sdAbs, targeting a receptor such as EGFR with low serum competitor abundance, receptor recognition function can still be partially realised in complex conditions. Here, we stress the value of evaluating the targeting efficiency of nanoparticle constructs in realistic biological milieu, prior to more extensive in vivo studies.
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».