Intracellular Fate and Impact on Gene Expression of Doxorubicin/Cyclodextrin-Graphene Nanomaterials at Sub-Toxic Concentration
Notice bibliographique
Résumé
The graphene road in nanomedicine still seems very long and winding because the current knowledge about graphene/cell interactions and the safety issues are not yet sufficiently clarified. Specifically, the impact of graphene exposure on gene expression is a largely unexplored concern. Herein, we investigated the intracellular fate of graphene (G) decorated with cyclodextrins (CD) and loaded with doxorubicin (DOX) and the modulation of genes involved in cancer-associated canonical pathways. Intracellular fate of GCD@DOX, tracked by FLIM, Raman mapping and fluorescence microscopy, evidenced the efficient cellular uptake of GCD@DOX and the presence of DOX in the nucleus, without graphene carrier. The NanoString nCounter™ platform provided evidence for 34 (out of 700) differentially expressed cancer-related genes in HEp-2 cells treated with GCD@DOX (25 µg/mL) compared with untreated cells. Cells treated with GCD alone (25 µg/mL) showed modification for 16 genes. Overall, 14 common genes were differentially expressed in both GCD and GCD@DOX treated cells and 4 of these genes with an opposite trend. The modification of cancer related genes also at sub-cytotoxic G concentration should be taken in consideration for the rational design of safe and effective G-based drug/gene delivery systems. The reliable advantages provided by NanoString® technology, such as sensibility and the direct RNA measurements, could be the cornerstone in this field.
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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 ».