Synthesis, characterization and optimization of <i>in vitro</i> properties of NIR-fluorescent cyclic α-MSH peptides for melanoma imaging
Notice bibliographique
Résumé
Melanoma are malignant tumors derived from melanocytes being responsible for the majority of skin cancer deaths with an increasing rate of incidence. The Melanocortin-1 receptor (MC1R) has been recognized as a molecular target for melanoma detection. Here, we report on the development and optimization of molecular probes which are based on novel conjugates of near-infrared (NIR) fluorescent indocyanine dyes and an MC1R-targeting peptide intended for optical fluorescence imaging enabling an early, specific, accurate and sensitive diagnosis of malignant melanomas. The introduction of anionic groups into the aromatic ring of the indolenine substructure of the conjugated dyes has shown to result in a strong fluorescence in aqueous solution and a concomitant increase of binding affinities of the peptide conjugates to the target receptor. The length and flexibility of the PEG chain introduced as a linker, as well as the nature of its attachment to the dye also affect the binding affinities, albeit to a lower extent. The conjugates have been successfully applied in the MC1R-specific staining of B16F10 melanoma cells, both in cell cultures and in microtome sections of solid tumors.
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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 ».