Off to the Organelles - Killing Cancer Cells with Targeted Gold Nanoparticles
Notice bibliographique
Résumé
Gold nanoparticles (AuNPs) are excellent tools for cancer cell imaging and basic research. However, they have yet to reach their full potential in the clinic. At present, we are only beginning to understand the molecular mechanisms that underlie the biological effects of AuNPs, including the structural and functional changes of cancer cells. This knowledge is critical for two aspects of nanomedicine. First, it will define the AuNP-induced events at the subcellular and molecular level, thereby possibly identifying new targets for cancer treatment. Second, it could provide new strategies to improve AuNP-dependent cancer diagnosis and treatment. Our review summarizes the impact of AuNPs on selected subcellular organelles that are relevant to cancer therapy. We focus on the nucleus, its subcompartments, and mitochondria, because they are intimately linked to cancer cell survival, growth, proliferation and death. While non-targeted AuNPs can damage tumor cells, concentrating AuNPs in particular subcellular locations will likely improve tumor cell killing. Thus, it will increase cancer cell damage by photothermal ablation, mechanical injury or localized drug delivery. This concept is promising, but AuNPs have to overcome multiple hurdles to perform these tasks. AuNP size, morphology and surface modification are critical parameters for their delivery to organelles. Recent strategies explored all of these variables, and surface functionalization has become crucial to concentrate AuNPs in subcellular compartments. Here, we highlight the use of AuNPs to damage cancer cells and their organelles. We discuss current limitations of AuNP-based cancer research and conclude with future directions for AuNP-dependent cancer treatment.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».