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 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) | 0,000 | 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 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 ».