Elucidating the fate of nanoparticles among key cell components of the tumor microenvironment for promoting cancer nanotechnology
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Successful integration of nanotechnology into the current paradigm of cancer therapy requires proper understanding of the interface between nanoparticles (NPs) and cancer cells, as well as other key components within the tumor microenvironment (TME), such as normal fibroblasts (FBs) and cancer-associated FBs (CAFs). So far, much focus has been on cancer cells, but FBs and CAFs also play a critical role: FBs suppress the tumor growth while CAFs promote it. It is not yet known how NPs interact with FBs and CAFs compared to cancer cells. Hence, our goal was to elucidate the extent of NP uptake, retention, and toxicity in cancer cells, FBs, and CAFs to further understand the fate of NPs in a real tumor-like environment. The outcome of this would guide designing of NP-based delivery systems to fully exploit the TME for a better therapeutic outcome. We used gold nanoparticles as our model NP system due to their numerous applications in cancer therapy, including radiotherapy and chemotherapy. A cervical cancer cell line, HeLa, and a triple-negative breast cancer cell line, MDA-MB-231 were chosen as cancer cell lines. For this study, a clinically feasible 0.2 nM concentration of GNPs was employed. According to our results, the cancer cells and CAFs had over 25- and 10-fold higher NP uptake per unit cell volume compared to FBs, respectively. Further, the cancer cells and CAFs had over 30% higher NP retention compared to FBs. There was no observed significant toxicity due to GNPs in all the cell lines studied. Higher uptake and retention of NPs in cancer cells and CAFs vs FBs is very important in promoting NP-based applications in cancer therapy. Our results show potential in modulating uptake and retention of GNPs among key components of TME, in an effort to develop NP-based strategies to suppress the tumor growth. An ideal NP-based platform would eradicate tumor cells, protect FBs, and deactivate CAFs. Therefore, this study lays a road map to exploit the TME for the advancement of “smart” nanomedicines that would constitute the next generation of cancer therapeutics.
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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 ».