Intracellular Mechanistic Understanding of 2D MoS<sub>2</sub> Nanosheets for Anti-Exocytosis-Enhanced Synergistic Cancer Therapy
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Emerging two-dimensional (2D) nanomaterials, such as transition-metal dichalcogenide (TMD) nanosheets (NSs), have shown tremendous potential for use in a wide variety of fields including cancer nanomedicine. The interaction of nanomaterials with biosystems is of critical importance for their safe and efficient application. However, a cellular-level understanding of the nano-bio interactions of these emerging 2D nanomaterials (i.e., intracellular mechanisms) remains elusive. Here we chose molybdenum disulfide (MoS2) NSs as representative 2D nanomaterials to gain a better understanding of their intracellular mechanisms of action in cancer cells, which play a significant role in both their fate and efficacy. MoS2 NSs were found to be internalized through three pathways: clathrin → early endosomes → lysosomes, caveolae → early endosomes → lysosomes, and macropinocytosis → late endosomes → lysosomes. We also observed autophagy-mediated accumulation in the lysosomes and exocytosis-induced efflux of MoS2 NSs. Based on these findings, we developed a strategy to achieve effective and synergistic in vivo cancer therapy with MoS2 NSs loaded with low doses of drug through inhibiting exocytosis pathway-induced loss. To the best of our knowledge, this is the first systematic experimental report on the nano-bio interaction of 2D nanomaterials in cells and their application for anti-exocytosis-enhanced synergistic cancer therapy.
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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) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 découle