Enhancing nanoparticle accumulation in two dimensional, three dimensional, and xenograft mouse cancer cell models in the presence of docetaxel
Notice bibliographique
Résumé
Recent clinical trials show docetaxel (DTX), given in conjunction with radiation therapy (RT) and androgen suppression, improves survival in high-risk prostate cancer. Addition of gold nanoparticles (GNPs) to this current DTX/RT protocol is expected to further improve therapeutic benefits remarkably. However, the foundation for the triple combination of RT, DTX, and GNPs must be elucidated to ensure quicker facilitation to the clinic. In this study, we explored the use of low concentrations of DTX combined with GNPs in two prostate cancer cell lines in a two-dimensional monolayer, a three-dimensional spheroid, and a mouse xenograft model. When used together, DTX and GNPs induced a nearly identical relative increase in uptake of gold in both the spheroid model and the mouse xenograft, which saw a 130% and 126% increase respectively after 24 h, showcasing the benefit of using spheroids as an in vitro model to better optimize in vivo experiments. Further, the benefits of using low concentrations of DTX combined with GNPs extended for over 72 h, allowing for less frequency in dosing when translating to the clinic. Overall, these results highlight the benefits of using DTX combined with GNPs and lays the groundwork for the translation of the triple combination of RT, GNPs, and DTX to the clinic.
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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 | 0,001 |
| 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 ».