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Enregistrement W3186339165 · doi:10.2174/1871520621666210726130028

Gold Nanorods are Selective Cytotoxic Agents

2021· article· en· W3186339165 sur OpenAlexaff
Mohamed A.M. El Gendy, Michael Weinfeld, Ahmed Sabry S. Abdoon

Notice bibliographique

RevueAnti-Cancer Agents in Medicinal Chemistry · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueGold and Silver Nanoparticles Synthesis and Applications
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCytotoxic T cellHeLaCytotoxicityCell cultureCancer cellChemistryCancer researchMolecular biologyCancerCellBiologyIn vitroMedicineBiochemistryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Gold nanorods (GNRs) are very promising agents with multiple applications in medicine and biology. However, the cytotoxic effects of GNRs have not been fully explored. Objective: Therefore, the main objective of this study was to determine the selective cytotoxic effect of GNRs towards several human tumor cell lines. Methods: To address this issue, three sizes of GNRs (10-nm, 25-nm, and 50-nm) were tested against two human tumor cell lines, namely, human hepatoma HepG2 and human prostate PC3 cancer cells. As GNRs are usually stored in soft tissues inside living bodies, we also tested the effect of GNRs on murine splenocyte viability. To determine if the GNRs displayed selective cytotoxicity towards cancer cells, active GNRs with the size showing the least cytotoxicity to splenocytes were then tested against a panel of 11 human tumor cell lines and two human non-tumor cell lines. Results: Our results showed that the most cytotoxic size of GNRs is 10-nm, followed by the 25-nm GNRs, while the 50-nm GNRs did not show a significant effect. In addition, the 25-nm GNRs were the least cytotoxic to splenocytes when tested for 24 and 48 h. These GNRs showed a selective cytotoxic effect to prostate cancer PC3 cells with median inhibitory concentration (IC50) = 8.3 + 0.37 μM, myeloblastic leukemia HL60 cells (IC50 = 19.7 + 0.89 μM), cervical cancer HeLa cells (IC50 = 24.6 + 0.37 μM), renal adenocarcinoma 786.0 cells (IC50 = 27.34 + 0.6 μM), and hepatoma HepG2 cells (IC50 = 27.79 + 0.03 μM) when compared to the effect on the non-tumor human cells; skin fibroblast BJ cell line (IC50 = 40.13 + 0.7 μM) or epithelial breast MCF10A cells (IC50 = 33.2 + 0.89 μM). High selectivity indices (SIs) were observed in GNRs-treated PC3 and HL60 cells with values ranging from 1.69 to 4.83, whereas moderate SIs were observed in GNRs-treated HeLa, 786.0, and HepG2 cells with values ranging from 1.19 to 1.63. Other cells did not show a similar selective effect, including human laryngeal HEp2 cells, colon HCT116, metastatic renal adenocarcinoma ACHN cells, and human breast cancer cells (MCF7, MDA-MB-231, and MDA-MB-468 cells). The effect of GNRs was confirmed using the colony formation assay and the effect was found to be cell cycle-specific. Finally, it was shown that laser treatment could potentiate the cytotoxic effect of the 25-nm GNRs. Conclusion: GNRs are selective cytotoxic agents and they have the potential to act as candidate anticancer agents.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,276 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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