Off to the Organelles - Killing Cancer Cells with Targeted Gold Nanoparticles
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
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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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle