Engineering “self-homing” circulating tumour cells as novel cancer theranostics
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose: New ways to target and treat metastatic disease are urgently needed. Tumor “self-homing” describes the recruitment of circulating tumor cells (CTCs) back to a previously excised primary tumor location, contributing to tumor recurrence, as well as their migration to established metastatic lesions. Recently, self-homing CTCs have been exploited as delivery vehicles for anti-cancer therapeutics in preclinical primary tumor models. However, the ability of CTCs to self-home and treat metastatic disease is largely unknown. Methods: Here, we employ molecular imaging to explore whether systemically-administered CTCs home to metastatic lesions and if CTCs armed with both a reporter gene and a cytotoxic prodrug gene therapy can be used to visualize and treat metastatic disease. Results: Bioluminescence imaging (BLI) performed over time revealed a remarkable ability of CTCs to home to primary and metastatic tumors throughout the body. Mice that received therapeutic CTCs had less BLI signal as well as less primary tumour burden than control mice. Preliminary data also showed self-homing therapeutic CTCs may be effective at treating disseminated breast cancer metastases. Conclusion: Using dual-luciferase BLI, this study demonstrates the noteworthy ability of experimental CTCs to home to disseminated breast cancer lesions. Moreover, by incorporating a prodrug gene therapy system into our self-homing CTCs, we show exciting progress towards effective and targeted delivery of gene-based therapeutics to treat both primary and metastatic lesions.
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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) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».