Development of DNA aptamers for visualization of glial brain tumors and detection of circulating tumor cells
Notice bibliographique
Résumé
Here, we present DNA aptamers capable of specific binding to glial tumor cells in vitro , ex vivo , and in vivo for visualization diagnostics of central nervous system tumors. We selected the aptamers binding specifically to the postoperative human glial primary tumors and not to the healthy brain cells and meningioma, using a modified process of systematic evolution of ligands by exponential enrichment to cells; sequenced and analyzed ssDNA pools using bioinformatic tools and identified the best aptamers by their binding abilities; determined three-dimensional structures of lead aptamers (Gli-55 and Gli-233) with small-angle X-ray scattering and molecular modeling; isolated and identified molecular target proteins of the aptamers by mass spectrometry; the potential binding sites of Gli-233 to the target protein and the role of post-translational modifications were verified by molecular dynamics simulations. The anti-glioma aptamers Gli-233 and Gli-55 were used to detect circulating tumor cells in liquid biopsies. These aptamers were used for in situ , ex vivo tissue staining, histopathological analyses, and fluorescence-guided tumor and PET/CT tumor visualization in mice with xenotransplanted human astrocytoma. The aptamers did not show in vivo toxicity in the preclinical animal study. This study demonstrates the potential applications of aptamers for precise diagnostics and fluorescence-guided surgery of brain tumors.
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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) | 0,000 | 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 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 ».