<i>In Vivo</i> Cancer Cells Elimination Guided by Aptamer-Functionalized Gold-Coated Magnetic Nanoparticles and Controlled with Low Frequency Alternating Magnetic Field
Notice bibliographique
Résumé
Biomedical applications of magnetic nanoparticles under the influence of a magnetic field have been proved useful beyond expectations in cancer therapy.Magnetic nanoparticles are effective heat mediators, drug nanocarriers, and contrast agents; various strategies have been suggested to selectively target tumor cancer cells.Our study presents magnetodynamic nanotherapy using DNA aptamer-functionalized 50 nm gold-coated magnetic nanoparticles exposed to a low frequency alternating magnetic field for selective elimination of tumor cells in vivo.The cell specific DNA aptamer AS-14 binds to the fibronectin protein in Ehrlich carcinoma hence helps deliver the gold-coated magnetic nanoparticles to the mouse tumor.Applying an alternating magnetic field of 50 Hz at the tumor site causes the nanoparticles to oscillate and pull the fibronectin proteins and integrins to the surface of the cell membrane.This results in apoptosis followed by necrosis of tumor cells without heating the tumor, adjacent healthy cells and tissues.The aptamer-guided nanoparticles and the low frequency alternating magnetic field demonstrates a unique non-invasive nanoscalpel technology for precise cancer surgery at the single cell level.
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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 ».