Thio-glucose bound gold nanoparticles enhance radio-cytotoxic targeting of ovarian cancer
Notice bibliographique
Résumé
The treatment of ovarian cancer has traditionally been intractable, and required novel approaches to improve therapeutic efficiency. This paper reports that thio-glucose bound gold nanoparticles (Glu-GNPs) can be used as a sensitizer to enhance ovarian cancer radiotherapy. The human ovarian cancer cells, SK-OV-3, were treated by gold nanoparticles (GNPs) alone, irradiation alone, or GNPs in addition to irradiation. Cell uptake was assayed using inductively coupled plasma atomic emission spectroscopy (ICP-AES), while cytotoxicity induced by radiotherapy was measured using both 3-(4,5)-dimethylthiahiazo (-z-y1)-3,5-di-phenytetrazoliumromide and clonogenic assays. The presence of reactive oxygen species (ROS) was determined using CM-H2-DCFDA confocal microscopy and cell apoptosis was determined by an Annexin V-FITC/propidium iodide (PI) kit with flow cytometry. The cells treated by Glu-GNPs resulted in an approximate 31% increase in nanoparticle uptake compared to naked GNPs (p < 0.005). Compared to the irradiation alone treatment, the intracellular uptake of Glu-GNPs resulted in increased inhibition of cell proliferation by 30.48% for 90 kVp and 26.88% for 6 MV irradiation. The interaction of x-ray radiation with GNPs induced elevated levels of ROS production, which is one of the mechanisms by which GNPs can enhance radiotherapy on ovarian 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 ».