DNAzyme Targeting c- <i>jun</i> Suppresses Skin Cancer Growth
Notice bibliographique
Résumé
Worldwide, one in three cancers is skin-related, with increasing incidence in many populations. Here, we demonstrate the capacity of a DNAzyme-targeting c-jun mRNA, Dz13, to inhibit growth of two common skin cancer types-basal cell and squamous cell carcinomas-in a therapeutic setting with established tumors. Dz13 inhibited tumor growth in both immunodeficient and immunocompetent syngeneic mice and reduced lung nodule formation in a model of metastasis. In addition, Dz13 suppressed neovascularization in tumor-bearing mice and zebrafish and increased apoptosis of tumor cells. Dz13 inhibition of tumor growth, which required an intact catalytic domain, was due in part to the induction of tumor immunity. In a series of good laboratory practice-compliant toxicology studies in cynomolgus monkeys, minipigs, and rodents, the DNAzyme was found to be safe and well tolerated. It also did not interfere in more than 70 physiologically relevant in vitro bioassays, suggesting a reduced propensity for off-target effects. If these findings hold true in clinical trials, Dz13 may provide a safe, effective therapy for human skin 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 | 0,000 |
| 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 ».