Enhancement of Radiation Cytotoxicity in Breast‐Cancer Cells by Localized Attachment of Gold Nanoparticles
Notice bibliographique
Résumé
Gold nanoparticles (GNPs) and modified GNPs having two kinds of functional molecules, cysteamine (AET) and thioglucose (Glu), are synthesized. Cell uptake and radiation cytotoxicity enhancement in a breast-cancer cell line (MCF-7) versus a nonmalignant breast-cell line (MCF-10A) are studied. Transmission electron microscopy (TEM) results show that cancer cells take up functional Glu-GNPs significantly more than naked GNPs. The TEM results also indicate that AET-capped GNPs are mostly bound to the MCF-7 cell membrane, while Glu-GNPs enter the cells and are distributed in the cytoplasm. After MCF-7 cell uptake of Glu-GNPs, or binding of AET-GNPs, the in vitro cytotoxicity effects are observed at 24, 48, and 72 hours. The results show that these functional GNPs have little or no toxicity to these cells. To validate the enhanced killing effect on cancer cells, various forms of radiation are applied such as 200 kVp X-rays and gamma-rays, to the cells, both with and without functional GNPs. By comparison with irradiation alone, the results show that GNPs significantly enhance cancer killing.
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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) | 0,000 | 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 ».