Treating cancer stem cells and cancer metastasis using glucose-coated gold nanoparticles
Notice bibliographique
Résumé
Cancer ranks among the leading causes of human mortality. Cancer becomes intractable when it spreads from the primary tumor site to various organs (such as bone, lung, liver, and then brain). Unlike solid tumor cells, cancer stem cells and metastatic cancer cells grow in a non-attached (suspension) form when moving from their source to other locations in the body. Due to the non-attached growth nature, metastasis is often first detected in the circulatory systems, for instance in a lymph node near the primary tumor. Cancer research over the past several decades has primarily focused on treating solid tumors, but targeted therapy to treat cancer stem cells and cancer metastasis has yet to be developed. Because cancers undergo faster metabolism and consume more glucose than normal cells, glucose was chosen in this study as a reagent to target cancer cells. In particular, by covalently binding gold nanoparticles (GNPs) with thio-PEG (polyethylene glycol) and thio-glucose, the resulting functionalized GNPs (Glu-GNPs) were created for targeted treatment of cancer metastasis and cancer stem cells. Suspension cancer cell THP-1 (human monocytic cell line derived from acute monocytic leukemia patients) was selected because it has properties similar to cancer stem cells and has been used as a metastatic cancer cell model for in vitro studies. To take advantage of cancer cells' elevated glucose consumption over normal cells, different starvation periods were screened in order to achieve optimal treatment effects. Cancer cells were then fed using Glu-GNPs followed by X-ray irradiation treatment. For comparison, solid tumor MCF-7 cells (breast cancer cell line) were studied as well. Our irradiation experimental results show that Glu-GNPs are better irradiation sensitizers to treat THP-1 cells than MCF-7 cells, or Glu-GNPs enhance the cancer killing of THP-1 cells 20% more than X-ray irradiation alone and GNP treatment alone. This finding can help oncologists to design therapeutic strategies to target cancer stem cells and cancer metastasis.
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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 ».