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Enregistrement W2158743877 · doi:10.1080/10611860500286239

Monoclonal antibody 2C5-mediated binding of liposomes to brain tumor cells <i>in vitro</i> and in subcutaneous tumor model <i>in vivo</i>

2005· article· en· W2158743877 sur OpenAlexaff
Bhawna Gupta, Tatiana S Levchenko, Dmitry A. Mongayt, Vladimir P. Torchilin

Notice bibliographique

RevueJournal of drug targeting · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMonoclonal and Polyclonal Antibodies Research
Établissements canadiensHealth Sciences North
Organismes subventionnairesGoldhirsh FoundationNational Heart, Lung, and Blood InstituteFoundation for the National Institutes of Health
Mots-clésMonoclonal antibodyIn vivoIn vitroFlow cytometryMolecular biologyBrain tumorLiposomeAntibodyChemistryBiologyBiochemistryImmunologyPathologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study aimed to investigate the monoclonal antibody (mAb) 2C5 with nucleosome-restricted specificity for its ability to specifically recognize human brain tumor cells and to serve as a specific ligand for liposome targeting to brain tumor cells in vitro and in vivo. The affinity of mAb 2C5 towards brain tumor cells was tested by flow cytometry. The interaction of 2C5-immunoliposomes (ILS) with brain tumor cells in vitro was studied by fluorescence microscopy. For in vivo accumulation studies, (111)In-ILS were administered i.v. into mice bearing subcutaneously grown brain tumor. mAb 2C5 was found to be reactive against several tested brain tumor cell lines. mAb 2C5 and 2C5-ILS demonstrated enhanced cell-surface binding with CCF-STTG1,U-87 MG and LN-18 cells in vitro. 2C5-ILS displayed significantly better accumulation in the subcutaneously grown brain tumor than non-specific control IgG-ILS. mAb 2C5 specifically recognizes brain tumor cells and can serve as a ligand to target drug carriers such as liposomes to brain tumor cells in vivo.

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)0,000
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,273 · 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

Citations31
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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