A new 3D organotypic model of ovarian cancer to help evaluate the antimetastatic activity of RAPTA-C conjugated micelles
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Ovarian cancer is often diagnosed at a late stage, when disease has spread to extra-pelvic regions such as the omentum. There are limited treatment options available for women with extensive disease and tumours often relapse after current chemotherapy regimens. Therefore, novel drugs should be investigated for the treatment of ovarian cancer. A 3D organotypic model of ovarian cancer can provide a specific platform for the evaluation of nano-drugs. Using patient derived primary cells, the 3D model mimics the ovarian metastatic microenvironment allowing efficient and reproducible testing of many nanoparticles. Dichlororuthenium(ii) (p-cymene) (1,3,5-triaza-7-phosphaadamantane) (RAPTA-C) conjugated fructose-micelles have been used as the promising nano-drug for the treatment of metastatic cancer. Therefore we aimed to investigate the anti-metastatic properties of RAPTA-C conjugated micelles in ovarian cancer metastasis. METHODS: Ovarian cancer cell adhesion and invasion into a model of omentum were analyzed with and without RAPTA-C conjugated micelles in a range of conditions. RESULTS: We observed that RAPTA-C showed low general toxicity to both primary healthy and cancer cell lines. RAPTA-C loaded micelles significantly enhance the internalization of ruthenium inside the cells compared to free drugs. RAPTA-C did not affect adhesion of OVCAR4 ovarian cancer cells; however, it significantly inhibited invasion of these cells within the omentum model, either in its free form or as cargos inside the micelles. However, when OVCAR4 were treated prior to implantation, invasion was not inhibited. CONCLUSION: A 3D organotypic model provides a clinically relevant and simple method to evaluate the efficiency of nano-drug treatment of ovarian cancer. The ability to inhibit metastasis of RAPTA-C delivered in fructose coated nanoparticles was investigated for the first time via this model. These results provide a good basis to continue the development of this nano-drug in vivo.
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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) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».