Abstract 2658: Anti-GD3 antibodies are targeting molecules for delivery of RNAi to melanoma
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Passive non-targeted delivery of RNAi therapy into tumours has been shown to be neither very effective, nor selective in vitro and in vivo. Consequently in this study, siRNA will be linked to a drug delivery system that will express a ligand that specifically targets melanoma cells. It has been previously shown that melanoma over-expresses the cell surface ganglioside GD3, thus, the anti-GD3 R24 monoclonal antibody can function as a targeting molecule. To do so, a targeting antibody was conjugated to a coated cationic liposome (CCL) exterior to effectively deliver RNAi to melanoma. Cell surface expression of GD3 on Malme 3M, LOX IMVI and SK-MEL-5 cells was verified by flow cytometry. Internalized levels of siRNA within CCLs were the quantified via spectrometry. Encapsulation efficiency of siRNA was calculated to be greater than 70%. The quantification of antibody expression on CCLs was measured, illustrating that while non-targeted CCLs showed insignificant values of antibody as expected, antibody-conjugated CCLs presented a decreasing trend of expression that can be explained by the multi-step purification process for the final CCL products. Fluorescent microscopy results, from the combination of internalized siRNA and Tex615 RNA within CCLs, displayed greater fluorescence with antibody-conjugated CCLs than non-targeted CCLs when Malme 3M, LOX IMVI, and SK-MEL-5 cells were treated. Taken together, these results conclude that the use of GD3-targeted liposomes can promote siRNA delivery to melanoma cells. Citation Format: {Authors}. {Abstract title} [abstract]. In: Proceedings of the 101st Annual Meeting of the American Association for Cancer Research; 2010 Apr 17-21; Washington, DC. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2010;70(8 Suppl):Abstract nr 2658.
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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) | 0,002 | 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 ».