Graphene Oxide Nanoparticles Induce Apoptosis in wild-type and CRISPR/Cas9-IGF/IGFBP3 knocked-out Osteosarcoma Cells
Notice bibliographique
Résumé
Osteosarcoma affects both adolescents and adults, and some improvement in the survival rate for affected patients has been reached in the last decade.Still, non-specificity and systemic toxicity may limit traditional therapeutic approaches to some extent.The insulin growth factor 1 (IGF1) and its binding protein (IGFBP3) have been implicated in the tumorigenesis.Nanoparticles, such as graphene oxide (GO), can provide an effective treatment for cancer as they can specifically target cancer cells while reducing undesired side effects.This study aimed to evaluate the toxicity of GO on osteosarcoma in vitro using tumor cell lines with and without knocking out the IGF and IGFBP3 genes.Human osteosarcoma cell lines, U2OS and SAOS2, and the normal osteoblast cell line hFOB1.19were used.The IGF1 and IGFBP3 genes were eliminated using CRISPR/Cas9.Tumor cells were cultured and treated with GO.Apoptosis and reactive oxygen species (ROS) were analyzed by Annexin V-FITC and ROS assays.The nuclear factor erythroid 2-related factor 2 (NRF2), which is a crucial regulator of cellular resistance to oxidants, was investigated by Western blotting.We found a significantly higher rate of apoptosis in the OS than hFOB1.19,especially in U2OS cells in which IGF1 and IGFBP3 were knocked out.ROS increase due to GO exposure was remarkably time and concentration-dependent.Based on the rate of apoptosis, ROS, Nrf-2 decrease, and cytomorphological changes, GO has a significant cytotoxic effect against OS.Targeting the IGF1 and IGFBP3 signaling pathway may strengthen GO-related cytotoxicity with the potential to increase the survival of patients affected by this tumor.
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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 ».