RNAi-based Therapeutics Targeting Survivin and PLK1 for Treatment of Bladder Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Harnessing RNA interference (RNAi) to silence aberrant gene expression is an emerging approach in cancer therapy. Selective inhibition of an overexpressed gene via RNAi requires a highly efficacious, target-specific short interfering RNA (siRNA) and a safe and efficient delivery system. We have developed siRNA constructs (UsiRNA) that contain unlocked nucleobase analogs (UNA) targeting survivin and polo-like kinase-1 (PLK1) genes. UsiRNAs were encapsulated into dialkylated amino acid-based liposomes (DiLA(2)) containing a nor-arginine head group, cholesteryl hemisuccinate (CHEMS), cholesterol and 1, 2-dimyristoyl-phosphatidylethanolamine-polyethyleneglycol 2000 (DMPE-PEG2000). In an orthotopic bladder cancer mouse model, intravesical treatment with survivin or PLK1 UsiRNA in DiLA(2) liposomes at 1.0 and 0.5 mg/kg resulted in 90% and 70% inhibition of survivin or PLK1 mRNA, respectively. This correlated with a dose-dependent decrease in tumor volumes which was sustained over a 3-week period. Silencing of survivin and PLK1 mRNA was confirmed to be RNA-induced silencing complex mediated as specific cleavage products were detected in bladder tumors over the duration of the study. This report suggests that intravesical instillation of survivin or PLK1 UsiRNA can serve as a potential therapeutic modality for treatment of bladder cancer.
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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 | 0,001 |
| 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 ».