Photodynamic N-TiO2 Nanoparticle Treatment Induces Controlled ROS-mediated Autophagy and Terminal Differentiation of Leukemia Cells
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In this study, we used nitrogen-doped titanium dioxide (N-TiO 2 ) NPs in conjugation with visible light, and show that both reactive oxygen species (ROS) and autophagy are induced by this novel NP-based photodynamic therapy (PDT) system. While well-dispersed N-TiO 2 NPs (≤100 μg/ml) were inert, their photo-activation with visible light led to ROS-mediated autophagy in leukemia K562 cells and normal peripheral lymphocytes, and this increased in parallel with increasing NP concentrations and light doses. At a constant light energy (12 J/cm 2 ), increasing N-TiO 2 NP concentrations increased ROS levels to trigger autophagy-dependent megakaryocytic terminal differentiation in K562 cells. By contrast, an ROS challenge induced by high N-TiO 2 NP concentrations led to autophagy-associated apoptotic cell death. Using chemical autophagy inhibitors (3-methyladenine and Bafilomycin A1), we confirmed that autophagy is required for both terminal differentiation and apoptosis induced by photo-activated N-TiO 2 . Pre-incubation of leukemic cells with ROS scavengers muted the effect of N-TiO 2 NP-based PDT on cell fate, highlighting the upstream role of ROS in our system. In summary, PDT using N-TiO 2 NPs provides an effective method of priming autophagy by ROS induction. The capability of photo-activated N-TiO 2 NPs in obtaining desirable cellular outcomes represents a novel therapeutic strategy of cancer cells.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».