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Enregistrement W2741021117 · doi:10.1039/c7nr02558k

Viral nanoparticles decorated with novel EGFL7 ligands enable intravital imaging of tumor neovasculature

2017· article· en· W2741021117 sur OpenAlexafffund
Choi‐Fong Cho, Lihai Yu, Tienabe K. Nsiama, Alisha Kadam, Arun Raturi, Sourabh Shukla, Giulio A. Amadei, Nicole F. Steinmetz, Leonard G. Luyt, John D. Lewis

Notice bibliographique

RevueNanoscale · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNanoplatforms for cancer theranostics
Établissements canadiensWestern UniversityCancer Care OntarioAlberta Hospital EdmontonUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesDivision of Civil, Mechanical and Manufacturing InnovationUniversity of AlbertaNational Institute of Biomedical Imaging and BioengineeringProstate Cancer CanadaNational Institutes of HealthCanadian Institutes of Health ResearchNational Science FoundationBrigham and Women's HospitalCase Western Reserve UniversityOntario Institute for Cancer ResearchAlberta Cancer FoundationLawson Health Research Institute
Mots-clésIntravital microscopyNanoparticleNanotechnologyChemistryBiophysicsMaterials scienceMedicineBiologyMicrocirculationRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Angiogenesis is a dynamic process fundamental to the development of solid tumors. Epidermal growth factor-like domain 7 (EGFL7) is a protein whose expression is restricted to endothelial cells undergoing active remodeling that has emerged as a key mediator of this process. EGFL7 expression is associated with poor outcome in several cancers, making it a promising target for imaging or therapeutic strategies. Here, EGFL7 is explored as a molecular target for active neovascularization. Using a combinatorial peptide screening approach, we describe the discovery and characterization of a novel high affinity EGFL7-binding peptide, E7p72, that specifically targets human endothelial cells. Viral nanoparticles decorated with E7p72 peptides specifically target tumor-associated neovasculature with high specificity as assessed by intravital imaging. This work highlights the value of EGFL7 as a target for angiogenic vessels and opens the door for novel targeted therapeutic approaches.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,771

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,198 · 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 tête enseignante, 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

Citations27
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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