Nanotechnology Driven Cancer Chemoradiation: Exploiting the Full Potential of Radiotherapy with a Unique Combination of Gold Nanoparticles and Bleomycin
Notice bibliographique
Résumé
One of the major issues in current radiotherapy (RT) is the associated normal tissue toxicity. Enhancement of the RT effect with novel radiosensitizers can address this need. In this study, gold nanoparticles (GNPs) and bleomycin (BLM) were used as a unique combination of radiosensitizers. GNPs offer a two-fold promise as a delivery vehicle for BLM and as a radiosensitizing agent. In this study, GNPs were functionalized and complexed with BLM using a gold-thiol bond (denoted GNP-BLM). Our results show that there was a 40% and 10% decrease in cell growth with GNP-BLM vs. free BLM for the MIA PaCa-2 and PC-3 cell lines, respectively. Testing the GNP-BLM platform with RT showed an 84% and 13% reduction in cell growth in MIA PaCa-2 cells treated with GNP-BLM and GNPs, respectively. Similar results were seen with PC-3 cells. The efficacy of this approach was verified by mapping DNA double-strand breaks (DSBs) as well. Therefore, this proposed incorporation of nanomedicine with RT is promising in achieving a significantly higher therapeutic ratio which is necessary to make a paradigm change to the current clinical approach.
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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 ».