Hydroxyapatite Nanoparticles as a Potential Long-Term Treatment of Cancer of Epithelial Origin
Notice bibliographique
Résumé
Among the various forms of cancer, non-small cell lung cancer is the most frequently diagnosed and the leading cause of deaths. CIMAvax-EGF has been introduced as a first-of-its-kind EGF immune-depleting therapy and shows promise for improvement of the survival rate and quality of life of patients with NSCLC. As part of the continued development of this vaccine, it is of paramount importance to attain long-term treatment. In this work, we have used hydroxyapatite nanoparticles (a biocompatible and biodegradable material) with an average size of 60 ± 10 nm to induce an anti-EGF immune response. Three candidates referred to as HANp–rhEGF–rP64k, HANp-MC, and HANp-IP were obtained through covalent interactions between proteins and nanoparticles. The total anti-EGF IgG titers induced by the three nanoparticulate systems in mice were between 1:5000 and 1:10,000 during all periods of study (4 immunization doses and 3 extractions, 104 days). No differences in the IgG2/IgG1 ratio were observed in comparison to CIMAvax-EGF, with both being consistent with a Th2 polarization pattern. Histological evaluation of muscle tissues showed that the new nanoparticulate systems do not affect the injection sites in mice. Finally, a study of immune response induction with CIMAvax-EGF and maintenance with HANp–rhEGF–rP64k demonstrated that it is possible to maintain the immune response over the course of treatment (91 days). These results introduce these new hydroxyapatite nanoparticulate systems as effective candidates for the long-term treatment of lung and other cancers of epithelial origin.
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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) | 0,001 | 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) | 0,008 | 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 ».