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Enregistrement W2109840939 · doi:10.1667/rr1984.1

Gold Nanoparticles as Radiation Sensitizers in Cancer Therapy

2010· article· en· W2109840939 sur OpenAlexafffund
Devika B. Chithrani, Salomeh Jelveh, Farid Jalali, Monique van Prooijen, Christine Allen, Robert G. Bristow, Rićhard P. Hill, David A. Jaffray

Notice bibliographique

RevueRadiation Research · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRadiation Therapy and Dosimetry
Établissements canadiensUniversity of TorontoOntario Institute for Cancer ResearchPrincess Margaret Cancer CentreUniversity Health Network
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchUniversité de Sherbrooke
Mots-clésColloidal goldNanoparticleIrradiationMaterials scienceNanomedicineNanotechnologyRadiochemistryChemistryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Among other nanoparticle systems, gold nanoparticles have been explored as radiosensitizers. While most of the research in this area has focused on either gold nanoparticles with diameters of less than 2 nm or particles with micrometer dimensions, it has been shown that nanoparticles 50 nm in diameter have the highest cellular uptake. We present the results of in vitro studies that focus on the radiosensitization properties of nanoparticles in the size range from 14-74 nm. Radiosensitization was dependent on the number of gold nanoparticles internalized within the cells. Gold nanoparticles 50-nm in diameter showed the highest radiosensitization enhancement factor (REF) (1.43 at 220 kVp) compared to gold nanoparticles of 14 and 74 nm (1.20 and 1.26, respectively). Using 50-nm gold nanoparticles, the REF for lower- (105 kVp) and higher- (6 MVp) energy photons was 1.66 and 1.17, respectively. DNA double-strand breaks were quantified using radiation-induced foci of gamma-H2AX and 53BP1, and a modest increase in the number of foci per nucleus was observed in irradiated cell populations with internalized gold nanoparticles. The outcome of this research will enable the optimization of gold nanoparticle-based sensitizers for use in therapy.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,439
Écart entre enseignants0,377 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations662
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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