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Enregistrement W4310946180 · doi:10.1021/acs.jmedchem.2c01504

Photocaged DNA-Binding Photosensitizer Enables Photocontrol of Nuclear Entry for Dual-Targeted Photodynamic Therapy

2022· article· en· W4310946180 sur OpenAlexafffund
Elyse M. Digby, Seylan Ayan, Pradeep Shrestha, Elizabeth J. Gehrmann, Arthur H. Winter, Andrew A. Beharry

Notice bibliographique

RevueJournal of Medicinal Chemistry · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhotodynamic Therapy Research Studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesDivision of ChemistryNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPhotodynamic therapyPhotosensitizerChemistrySinglet oxygenDAPIReactive oxygen speciesBiophysicsCytosolConjugateCancer cellDNA damageDNACancer researchPhotochemistryBiochemistryApoptosisCancerOxygenBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Photodynamic therapy (PDT) is a clinically approved cancer treatment that requires a photosensitizer (PS), light, and molecular oxygen─a combination which produces reactive oxygen species (ROS) that can induce cancer cell death. To enhance the efficacy of PDT, dual-targeted strategies have been explored where two photosensitizers are administered and localize to different subcellular organelles. To date, a single small-molecule conjugate for dual-targeted PDT with light-controlled nuclear localization has not been achieved. We designed a probe composed of a DNA-binding PS (Br-DAPI) and a photosensitizing photocage (WinterGreen). Illumination with 480 nm light removes WinterGreen from the conjugate and produces singlet oxygen mainly in the cytosol, while Br-DAPI localizes to nuclei, binds DNA, and produces ROS using one- or two-photon illumination. We observe synergistic photocytotoxicity in MCF7 breast cancer cells, and a reduction in size of three-dimensional (3D) tumor spheroids, demonstrating that nuclear/cytosolic photosensitization using a single agent can enhance PDT efficacy.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,272 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations23
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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