Polymeric Delivery of siRNA against Integrin‐β1 (CD29) to Reduce Attachment and Migration of Breast Cancer Cells
Notice bibliographique
Résumé
Cell surface integrins, which play important roles in the survival, proliferation, migration, and invasion of cancer cells, are a viable target for treatment of metastatic breast cancer. This line of therapy still remains challenging due to the lack of proper identification and validation of effective targets as well as the lack of suitable therapeutic agents for treatment. The focus is on one such molecular target for this purpose, namely integrin-β1, and effective lowering of integrin-β1 levels on a breast cancer model (MDA-MB-231 cells) is achieved by delivering a dicer-substrate short interfering RNA (siRNA) targeting integrin-β1 with lipid-modified low molecular weight polyethylenimine polymers. Reduction of integrin-β1 levels leads to reduced adhesion of MDA-MB-231 cells to extracellular matrix component fibronectin as well as to human bone marrow cells. A reduced migration of the breast cancer cells is also observed after integrin-β1 silencing in "scratch" and "transwell" migration assays. These results highlight the importance of integrin-β1 for the migration of metastatic breast cancer cells by effectively silencing this target with a practical dose of siRNA.
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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) | 0,001 | 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 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 ».