Evaluation of cytotoxicity and radiation enhancement using 1.9 nm gold particles: potential application for cancer therapy
Notice bibliographique
Résumé
High atomic number (Z) materials such as gold preferentially absorb kilovoltage x-rays compared to soft tissue and may be used to achieve local dose enhancement in tumours during treatment with ionizing radiation. Gold nanoparticles have been demonstrated as radiation dose enhancing agents in vivo and in vitro. In the present study, we used multiple endpoints to characterize the cellular cytotoxic response of a range of cell lines to 1.9 nm gold particles and measured dose modifying effects following transient exposure at low concentrations. Gold nanoparticles caused significant levels of cell type specific cytotoxicity, apoptosis and increased oxidative stress. When used as dose modifying agents, dose enhancement factors varied between the cell lines investigated with the highest enhancement being 1.9 in AGO-1522B cells at a nanoparticle concentration of 100 microg ml(-1). This study shows exposure to 1.9 nm gold particles to induce a range of cell line specific responses including decreased clonogenic survival, increased apoptosis and induction of DNA damage which may be mediated through the production of reactive oxygen species. This is the first study involving 1.9 nm nanometre sized particles to report multiple cellular responses which impact on the radiation dose modifying effect. The findings highlight the need for extensive characterization of responses to gold nanoparticles when assessing dose enhancing potential in cancer therapy.
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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 | 0,001 | 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 ».