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.
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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 ».