Targeting Cancer Cells by Novel Engineered Modular Transporters
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
A major problem in the treatment of cancer is the specific targeting of drugs to these abnormal cells. Ideally, such a drug should act over short distances to minimize damage to healthy cells and target subcellular compartments that have the highest sensitivity to the drug. We describe the novel approach of using modular recombinant transporters to target photosensitizers to the nucleus, where their action is most pronounced, of cancer cells overexpressing ErbB1 receptors. We have produced a new generation of the transporters consisting of (a) epidermal growth factor as the internalizable ligand module to ErbB1 receptors, (b) the optimized nuclear localization sequence of SV40 large T-antigen, (c) a translocation domain of diphtheria toxin as an endosomolytic module, and (d) the Escherichia coli hemoglobin-like protein HMP as a carrier module. The modules retained their functions within the transporter chimera: they showed high-affinity interactions with ErbB1 receptors and alpha/beta-importin dimers and formed holes in lipid bilayers at endosomal pH. A photosensitizer conjugated with the transporter produced singlet oxygen and (*)OH radicals similar to the free photosensitizer. Photosensitizers-transporter conjugates have >3,000 times greater efficacy than free photosensitizers for target cells and were not photocytotoxic at these concentrations for cells expressing a few ErbB1 receptors per cell, in contrast to free photosensitizers. The different modules of the transporters, which are highly expressed and easily purified to retain full activity of each of the modules, are interchangeable, meaning that they can be tailored for particular applications.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découle