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Enregistrement W2057005337 · doi:10.1021/ar300040z

Are Quantum Dots Toxic? Exploring the Discrepancy Between Cell Culture and Animal Studies

2012· article· en· W2057005337 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueAccounts of Chemical Research · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueQuantum Dots Synthesis And Properties
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésIn vivoToxicityQuantum dotIn vitroBiodistributionNanotechnologyChemistryCytotoxicityBiophysicsToxicologyPharmacologyCell biologyBiologyMaterials scienceBiochemistryBiotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite significant interest in developing quantum dots (QDs) for biomedical applications, many researchers are convinced that QDs will never be used for treating patients because of their potential toxicity. The perception that QDs are toxic is rooted in two assumptions. Cadmium-containing QDs can kill cells in culture. Many researchers then assume that because QDs are toxic to cells, they must be toxic to humans. In addition, many researchers classify QDs as a homogeneous group of materials. Therefore, if CdSe QDs are harmful, they extrapolate this result to all QDs. Though unsubstantiated, these assumptions continue to drive QD research. When dosing is physiologically appropriate, QD toxicity has not been demonstrated in animal models. In addition, QDs are not uniform: each design is a unique combination of physicochemical properties that influence biological activity and toxicity. In this Account, we summarize key findings from in vitro and in vivo studies, explore the causes of the discrepancy in QD toxicological data, and provide our view of the future direction of the field. In vitro and in vivo QD studies have advanced our knowledge of cellular transport kinetics, mechanisms of QD toxicity, and biodistribution following animal injection. Cell culture experiments have shown that QDs undergo design-dependent intracellular localization and they can cause cytotoxicity by releasing free cadmium into solution and by generating free radical species. In animal experiments, QDs preferentially enter the liver and spleen following intravascular injection, undergo minimal excretion if larger than 6 nm, and appear to be safe to the animal. In vitro and in vivo studies show an apparent discrepancy with regard to toxicity. Dosing provides one explanation for these findings. Under culture conditions, a cell experiences a constant QD dose, but the in vivo QD concentration can vary, and the organ-specific dose may not be high enough to induce detectable toxicity. Because QDs are retained within animals, long-term toxicity may be a problem but has not been established. Future QD toxicity studies should be standardized and systematized because methodological variability in the current body of literature makes it difficult to compare and contrast results. We advocate the following steps for consistent, comparable toxicology data: (a) standardize dose metrics, (b) characterize QD uptake concentration, (c) identify in vitro models that reflect the cells QDs interact with in vivo, and (d) use multiple assays to determine sublethal toxicity and biocompatibility. Finally, we should ask more specific toxicological questions. For example: "At what dose are 5 nm CdSe QDs that are stabilized with mercaptoacetic acid and conjugated to the antibody herceptin toxic to HeLa cells?" rather than "Are QDs toxic?" QDs are still a long way from realizing their potential as a medical technology. Modifying the current QD toxicological research paradigm, investigating toxicity in a case-by-case manner, and improving study quality are important steps in identifying a QD formulation that is safe for human use.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,304

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,305
Tête enseignante GPT0,406
Écart entre enseignants0,101 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle