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Enregistrement W2792549067 · doi:10.1039/c7nr08558c

Stemmed DNA nanostructure for the selective delivery of therapeutics

2018· article· en· W2792549067 sur OpenAlexaff
Hui Jin, Min Kim, Seungbeom Ko, Dong Hoe Kim, B. J. Lee, Robert B. Macgregor, Gayong Shim, Yu‐Kyoung Oh

Notice bibliographique

RevueNanoscale · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAdvanced biosensing and bioanalysis techniques
Établissements canadiensUniversity of TorontoToronto Public Health
Organismes subventionnairesMinistry of Science, ICT and Future Planning
Mots-clésNanostructureNanotechnologyDNAMaterials scienceChemistryBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

DNA has emerged as a biocompatible biomaterial that may be considered for various applications. Here, we report tumor cell-specific aptamer-modified DNA nanostructures for the specific recognition and delivery of therapeutic chemicals to cancer cells. Protein tyrosine kinase (PTK)7-specific DNA aptamer sequences were linked to 15 consecutive guanines. The resulting aptamer-modified product, AptG15, self-assembled into a Y-shaped structure. The presence of a G-quadruplex at AptG15 was confirmed by circular dichroism and Raman spectroscopy. The utility of AptG15 as a nanocarrier of therapeutics was tested by loading the photosensitizer, methylene blue (MB), to the G-quadruplex as a model drug. The generated MB-loaded AptG15 (MB/AptG15) showed specific and enhanced uptake to CCRF-CEM cells, which overexpress PTK7, compared with Ramos cells, which lack PTK7, or CCRF-CEM cells treated with a PTK7-specific siRNA. The therapeutic activity of MB/AptG15 was tested by triggering its photodynamic effects. Upon 660 nm light irradiation, MB/AptG15 showed greater reactive oxygen species generation and anticancer activity in PTK7-overexpressing cells compared to cells treated with MB alone, those treated with AptG15, and other comparison groups. AptG15 stemmed DNA nanostructures have significant potential for the cell-type-specific delivery of therapeutics, and possibly for the molecular imaging of target cells.

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 enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,253

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 savante0,0000,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,264 · 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

Citations18
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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