Aptamer-based monitoring of drug uptake into cells and vertebrates
Notice bibliographique
Résumé
Sensing small molecules, including drugs and their metabolites inside cells, is critical for drug discovery and development, diagnostics, and precision medicine. To facilitate sensitive, long-term studies of drug uptake in cultured cells and animals, we developed a genetically-encoded aptamer biosensor platform for non-invasive real-time measurements of drug distribution. We combined the high specificity of aptamer molecular recognition with the easy-to-detect properties of fluorescent proteins. We tested six different aptamer biosensors, showcasing the platform versatility. The biosensors display high sensitivity and specificity for detecting their specific drug target over related analogs. Furthermore, the biosensor responses were dose dependent and could be detected in individual live cells. We designed our platform for easy integration into animal genomes; thus, we incorporated one aptamer biosensor into zebrafish, an important model vertebrate. The biosensor was stably expressed and enabled non-invasive drug biodistribution imaging in whole animals across different timepoints. To our knowledge, this is the first example of an integrated aptamer biosensor encoded by a vertebrate animal. As such, our aptamer encoded biosensors address the need for non-invasive whole animal biosensing ideal for pharmacokinetic-pharmacodynamic analyses that can be expanded to detect diverse molecules of interest. Furthermore, due to the lack of species-specific machinery, our biosensors can be potentially adapted for any model organism of interest.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».