Effective down‐regulation of signal transducer and activator of transcription 3 (STAT3) by polyplexes of siRNA and lipid‐substituted polyethyleneimine for sensitization of breast tumor cells to conventional chemotherapy
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Signal transducer and activator of transcription 3 (STAT3) is a transcription factor that plays a major role in the development of resistance to conventional anti‐cancer drugs in many types of cancer, when constitutively activated. Inhibition of STAT3 is considered as a promising strategy for inhibition of tumor growth and overcoming the drug resistance manifested. In this study, the capability of STAT3 knockdown by lipid substituted low molecular weight (2 kDa) polyethyleneimine (PEI2) complexes of STAT3–siRNA was assessed. The efficiency of PEI/STAT3‐siRNA polyplexes in the induction of STAT3 associated cell death in wild type and drug‐resistant MDA‐MB‐435 breast cancer cells as monotherapy and upon combination with chemotherapeutic agents, doxorubicin and paclitaxel, was also investigated. Our results identified linoleic acid‐substituted (PEI‐LA) polymer as the most efficient carrier among different lipid substituted PEI2 for siRNA delivery, leading to most STAT3 associated loss of cell viability in MDA‐MB‐435 cells. STAT3‐siRNA delivery by the PEI‐LA polymer resulted in efficient down‐regulation of STAT3 at both mRNA and protein levels. Furthermore, pre‐treatment of cancer cells with STAT3–siRNA formulation increased the cytotoxic effect of doxorubicin and paclitaxel in both wild type and drug resistant MDA‐MB‐435 cells. The results of this study point to the potential of PEI‐LA polyplexes of STAT3–siRNA as inhibitors of STAT3 expression in breast tumor cells. The results also demonstrate an improved efficacy for chemotherapeutic drugs in combination with lipid‐substituted low molecular weight PEI‐LA/STAT3‐siRNA complexes in comparison to drug therapy alone. © 2013 Wiley Periodicals, Inc. J Biomed Mater Res Part A: 102A: 3216–3228, 2014.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 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 ».