Gold nanoparticle mediated combined cancer therapy
Notice bibliographique
Résumé
The combined use of radiation therapy and chemotherapy is commonly being used in cancer treatment. The side effects of the treatment can be further minimized through targeted delivery of anticancer drugs and local enhancement of the radiation dose. Gold nanoparticles (GNPs) can play a significant role in this regard since GNPs can be used as radiation dose enhancers and anticancer drug carriers. Anticancer drug, bleomycin, was chosen as the model drug, since it could be easily conjugated onto GNPs through the gold–thiol bond. Gold nanoparticles of size 10 nm were synthesized using the citrate reduction method. The surface of The GNPs was modified with a peptide sequence (CKKKKKKGGRGDMFG) containing the RGD domain and anticancer drug, bleomycin. Human breast cancer cells (MDA-MB-231) were incubated with 0.3 nM concentration of GNP–drug complex for 16 h prior to irradiation with a 2 Gy single fraction of 6 MV X-rays. After the treatment, cells were trypsinized and seeded in 60 mm dishes for clonogenic assay. Damage to DNA was probed using immunofluorescence assay. Cancer cells internalized with the GNP–drug complex had a 32 ± 9% decrease in cell survival and statistically significant enhancement in DNA (deoxyribonucleic acid) damage as compared to control cells (irradiated with no GNPs) after receiving a radiation dose of 2 Gy with 6 MV photons. The experimental results demonstrate that GNP-mediated chemoradiation has the potential to improve cancer care in the near future through enhancement of the local radiation dose and controlled delivery of anticancer drugs.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».