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Enregistrement W2561844368 · doi:10.1158/1538-7445.am2015-5518

Abstract 5518: Development of bio-affinity nanoparticles: Applications for cancer imaging and therapeutics

2015· article· en· W2561844368 sur OpenAlexaff
Idit Dotan, Philip J. R. Roche, Elliot J. Mitmaker, Mark Trifiro, Miltiadis Paliouras

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer Research and Treatments
Établissements canadiensMontreal General HospitalJewish General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCancer cellCancer researchCancerImmune systemCellSomatic cellMedicineBiologyImmunologyGeneGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Treatment of advanced cancer, is an extremely challenging proposition. Surgery is curative at early stages, but with substantial complications. Molecular treatments in early disease are of questionable benefit, coupled with the lack of therapeutic options in advanced disease, make treatment extremely challenging. Early cancers evolve through many somatic mutations involving many selective processes, induced in part by classical drug therapies themselves initiating drug resistance. Genetic cancers studies show extensive single missense mutations, copy number variations, splicing variants, genetic rearrangements and short DNA alterations in a large number of genes. However, physical agent therapies are immune to genetic alterations, a targeting the cancer cell and adjacent cells. By investigating cell surface markers that are correlated with disease progression, we have coupled bio-affinity agents (antibody, ligand, aptamer) to functionalized carbon nanoparticles and developed a platform of delivering highly-localized “energy” in the immediate proximity to the cells causing significant cellular damage. Similarly, these agents can be simultaneously used as imaging agents, creates a theranostic treatment agent. We have used papillary thyroid (PTC) and prostate cancer (CaP) cancer cells and selectively targeted THSR and PSMA, respectively in our models. Using a 2W laser light for 30 seconds, we are able to achieve near 100% cell killing of targeted cells, whereas receptor-null cells remain unharmed. Electron microscopy was used as a direct analysis to answer the mechanistic question of cell necrosis and cell death that cannot be approached via light microscopy. Altogether these results suggest that significant and specific cell killing can be achieved with small amounts of power over short periods of time. In conclusion, whereas in the past, simultaneous multiple drugs therapies have been limited by systemic toxicities, this approach represents a single delivery platform that can carry several small molecule drugs, in conjunction with new genetic modalities, in a targeted fashion with the added benefit of self-imaging so as to document successful targeting. Citation Format: Idit Dotan, Philip J.R. Roche, Elliot Mitmaker, Mark A. Trifiro, Miltiadis Paliouras. Development of bio-affinity nanoparticles: Applications for cancer imaging and therapeutics. [abstract]. In: Proceedings of the 106th Annual Meeting of the American Association for Cancer Research; 2015 Apr 18-22; Philadelphia, PA. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2015;75(15 Suppl):Abstract nr 5518. doi:10.1158/1538-7445.AM2015-5518

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,143
Tête enseignante GPT0,458
Écart entre enseignants0,315 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2015
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