The effects of lanthanide-doped upconverting nanoparticles on cancer cell biomarkers
Notice bibliographique
Résumé
Lanthanide-doped upconverting nanoparticles (Ln-UCNPs) possess optical and physicochemical properties that are promising for the design of new theranostic platforms. This applies in particular to the treatment of cancer. Towards this goal, oleate-capped-NaLuF4:Tm3+(0.5%)/Yb3+(20%)/Gd3+(30%) with an average size of 35 nm ± 2 nm were synthesized by co-precipitation. Due to their hydrophobic surface, these Ln-UCNPs produced agglomerates under cell culture conditions. To assess the cellular response to Ln-UCNPs at the molecular level, we evaluated several key aspects of tumor cell physiology. Using cancer lines of different origins, we demonstrated Ln-UCNP dependent changes of cancer cell biomarkers. Multiple cellular components that regulate tumorigenesis and cancer cell homeostasis were affected. In particular, Ln-UCNPs reduced the abundance of hsp70s, elevated DNA damage, and diminished nucleolin and B23/nucleophosmin, proteins required for the assembly of ribosomes. Treatment with Ln-UCNPs also decreased the concentration of paxillin, a focal adhesion protein that is involved in directed cell migration. Furthermore, epidermal growth factor (EGFR) levels were decreased by Ln-UCNPs for most cancer cell lines examined. Taken together, we identified several potential cancer cell targets that were affected by Ln-UCNPs. Our work thereby provides the foundation to optimize Ln-UCNPs for the targeted killing of tumor 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 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) | 0,000 | 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 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 ».