Docetaxel-Mediated Uptake and Retention of Gold Nanoparticles in Tumor Cells and in Cancer-Associated Fibroblasts
Notice bibliographique
Résumé
Due to recent advances in nanotechnology, the application of nanoparticles (NPs) in cancer therapy has become a leading area in cancer research. Despite the importance of cancer-associated fibroblasts (CAFs) in creating an optimal niche for tumor cells to grow extensively, most of the work has been focused on tumor cells. Therefore, to effectively use NPs for therapeutic purposes, it is important to elucidate the extent of NP uptake and retention in tumor cells and CAFs. Three tumor cell lines and three CAF cell lines were studied using gold NPs (GNPs) as a model NP system. We found a seven-fold increase in NP uptake in CAFs compared to tumor cells. The retention percentage of NPs was three-fold higher in tumor cells as compared to CAFs. Furthermore, NP uptake and retention were significantly enhanced using a 50 nM concentration of docetaxel (DTX). NP uptake was improved by a factor of three in tumor cells and a factor of two in CAFs, while the retention of NPs was two-fold higher in tumor cells compared to CAFs, 72 h post-treatment with DTX. However, the quantity of NPs in CAFs was still three-fold higher compared to tumor cells. Our quantitative data were supported by qualitative imaging data. We believe that targeting of NPs in the presence of DTX is a very promising approach to accumulate a higher percentage of NPs and maintain a longer retention in both tumor cells and CAFs for achieving the full therapeutic potential of cancer nanotechnology.
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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 ».