Nanostructured Peptidotoxins as Natural Pro-Oxidants Induced Cancer Cell Death via Amplification of Oxidative Stress
Notice bibliographique
Résumé
Melittin (Mel), one of the host defense peptides derived from the venom of honeybees, demonstrates substantial anticancer properties, which is attributed to augmenting reactive oxygen species (ROS) generation. However, little has been reported on its pro-oxidation capacity in cancer oxidation therapy. In this study, an ROS amplifying nanodevice was fabricated through direct complexation of two natural pro-oxidants, Mel and condensed epigallocatechin gallate (pEGCG). The obtained nanocomplex (NC) was further covered with phenylboronic acid derivatized hyaluronic acid (pHA) through the ROS-responsive boronate ester coordination bond to produce pHA-NC. Upon undergoing receptor-mediated endocytosis into cancer cells, the inner cores of pHA-NC will be partially uncovered once pHA corona is degraded by hyaluronidase and will then escape from the lysosome by virtue of cytolytic Mel. The elevated ROS level in the tumor cytoplasm can disrupt the boronate ester bond to facilitate drug release. Both Mel and pEGCG could synergistically amplify oxidative stress and prolong ROS retention in cancer cells, leading to enhanced anticancer efficacy. This ROS cascade amplifier based on selective coordination bond and inherent pro-oxidation properties of natural ingredients could detect and elevate intracellular ROS signals, potentiating to move the tumor away from its homeostasis and make the tumor vulnerable. Compared to previously reported chemosynthetic pro-oxidants, the ROS self-sufficient system, fully composed of natural medicine, from this study provides a new insight in developing cancer oxidation therapy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».