Aptamers based photodiagnostic
Notice bibliographique
Résumé
Nucleic acid aptamers are molecules that are being used in a large number of biomedical applications. Aptamers have the properties to bind to a wide range of molecules with high specificity and affinity for their target. These properties together with their small size and their ease of synthesis make them very attractive and promising for targeting diseases. Aptamers can serve as cancer diagnostic tools by detecting specific biomarkers, circulating cancer cells or imaging diseased tissue. On the other hand, aptamers can be used as therapeutic agents due to their potential antagonist activity, or as targeting agents. The objective of this work is to use a fluorescent labelled aptamer to detect cancer cells. A nuclease resistant 2'Fluoro-Pyrimidine RNA aptamer has been selected using the cell-SELEX strategy and binds a cell surface biomarker that seems to be overexpressed in several cancers. Identification of its target is ongoing. A fluorescent moiety (Alexa Fluor probes) is added on the aptamer for labelling. We have characterised the affinity of this aptamer for several cancer cell lines using flow cytometry and binding experiments. An efficient binding has been obtained with the breast adenocarcinoma MCF-7 and the pharynx squamous cell carcinoma FaDu cell lines (92% and 82% labelling respectively). Localisation and internalisation studies of the fluorescent aptamer are also realised on the selected cell lines using fluorescent microscope. Finally, our ongoing studies aim the coupling of this aptamer to a chlorin loaded nanoparticle for aptamer-targeted photodynamic treatment.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».