MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3194517420 · doi:10.11159/icnfa21.302

Gold Nanoparticles Uptake in Monoculture vs Co-culture of PancreaticCancer Cells

2021· article· en· W3194517420 sur OpenAlexafffundvenue
Abdulaziz Abdulaziz, Julian Smazynski, Devika B. Chithrani

Notice bibliographique

RevueProceedings of the World Congress on New Technologies · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
Thématique3D Printing in Biomedical Research
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaGovernment of CanadaBritish Columbia Knowledge Development FundUniversity of Victoria
Mots-clésMonoculturePancreatic cancerNanoparticleCancerColloidal goldCancer researchMaterials scienceChemistryNanotechnologyInternal medicineBiologyMedicineAgronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite the advancements in medicine in the last decade, pancreatic cancer is still one of the deadliest types of cancers with a survival rate of less than 7%.The location of pancreas, late detection, the metastatic nature of the disease, and the condensed desmoplasia and stroma of the tumour mass render existing therapeutics inadequate for many patients.Nanotechnology has emerged as a possible solution for hard-to-treat cancers.High atomic number materials such as gold nanoparticles (GNPs) have radiosensitizing properties and could also be used as a drug carrier to precisely deliver drugs to their target.Most recent studies have focused on the radiosensitizing effects of gold in monocultures of cancer cells.However, co-culture systems differ from monoculture systems in the cell-to-cell intercommunication between the different cell lines used.Cancer associated fibroblasts (CAFs) are another very important components of the tumour microenvironment that plays a negative role in radio-and chemo-resistance.They communicate directly with cancer cells to help promote tumour growth.In this paper, separation of cancer cells from CAFs, and GNPs uptake in co-cultures of cancer cells and CAFs vs monocultures were investigated.Successful separation between the two cell lines used was attainable with high accuracy using magnetic beads separation.Our data show that GNP uptakes is roughly the same between cells of the same type whether grown in monoculture or in co-culture.The results also reveal a much higher uptake of GNPs by CAFs compared to tumour cells.We conclude that targeting tumour cells and CAFs in co-culture using radiosensitizing GNPs is feasible and is expected to yield encouraging outcomes.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0010,001

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,247 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueProceedings of the World Congress on New TechnologiesMême sujet3D Printing in Biomedical ResearchTravaux en français237 207