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Enregistrement W4282915753 · doi:10.1021/acs.jmedchem.1c01965

Two-Photon Photodynamic Therapy Targeting Cancers with Low Carboxylesterase 2 Activity Guided by Ratiometric Fluorescence

2022· article· en· W4282915753 sur OpenAlexafffund
Karishma Kailass, Oleg Sadovski, Warren R. Zipfel, Andrew A. Beharry

Notice bibliographique

RevueJournal of Medicinal Chemistry · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNanoplatforms for cancer theranostics
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCancer Research Society
Mots-clésProdrugPhotodynamic therapyChemistryPhotosensitizerSinglet oxygenIn vivoCarboxylesterasePhototoxicityPharmacologyIrinotecanFluorescenceTwo-photon excitation microscopyIn vitroCombinatorial chemistryCancer researchBiophysicsCancerEnzymePhotochemistryBiochemistryOxygenMedicineOrganic chemistryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Human carboxylesterase 2 (hCES2) converts anticancer prodrugs, such as irinotecan, into their active metabolites via phase I drug metabolism. Owing to interindividual variability, hCES2 serves as a predictive marker of patient response to hCES2-activated prodrug-based therapy, whereby a low intratumoral hCES2 activity leads to therapeutic resistance. Despite the ability to identify nonresponders, effective treatments for resistant patients are needed. Clinically approved photodynamic therapy is an attractive alternative for irinotecan-resistant patients. Here, we describe the application of our hCES2-selective small-molecule ratiometric fluorescent chemosensor, Benz-AP, as a single theranostic agent given its discovered functionality as a photosensitizer. Benz-AP produces singlet oxygen and induces photocytotoxicity in cancer cells in a strong negative correlation with hCES2 activity. Two-photon excitation of Benz-AP produces fluorescence, singlet oxygen, and photocytotoxicity in tumor spheroids. Overall, Benz-AP serves as a novel theranostic agent with selective photocytotoxicity in hCES2-prodrug resistant cancer cells, making Benz-AP a promising agent for in vivo applications.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,218 · 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

Citations20
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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