Inhibiting HER3 Hyperphosphorylation in HER2‐Overexpressing Breast Cancer through Multimodal Therapy with Branched Gold Nanoshells
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Treatment failure in breast cancers overexpressing human epidermal growth factor receptor 2 (HER2) is associated mainly to the upregulation of human epidermal growth factor receptor 3 (HER3) oncoprotein linked to chemoresitence. Therefore, to increase patient survival, here a multimodal theranostic nanoplatform targeting both HER2 and HER3 is developed. This consists of doxorubicin‐loaded branched gold nanoshells functionalized with the near‐infrared (NIR) fluorescent dye indocyanine green, a small interfering RNA (siRNA) against HER3, and the HER2‐specific antibody Transtuzumab, able to provide a combined therapeutic outcome (chemo‐ and photothermal activities, RNA silencing, and immune response). In vitro assays in HER2 + /HER3 + SKBR‐3 breast cancer cells have shown an effective silencing of HER3 by the released siRNA and an inhibition of HER2 oncoproteins provided by Trastuzumab, along with a decrease of the serine/threonine protein kinase Akt (p‐AKT) typically associated with cell survival and proliferation, which helps to overcome doxorubicin chemoresistance. Conversely, adding the NIR light therapy, an increment in p‐AKT concentration is observed, although HER2/HER3 inhibitions are maintained for 72 h. Finally, in vivo studies in a tumor‐bearing mice model display a significant progressively decrease of the tumor volume after nanoparticle administration and subsequent NIR light irradiation, confirming the potential efficacy of the hybrid nanocarrier.
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 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 | 0,001 |
| 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 ».