Utilizing two-dimensional monolayer and three-dimensional spheroids to enhance radiotherapeutic potential by combining gold nanoparticles and docetaxel
Notice bibliographique
Résumé
Background: Much in vitro research on the applicability of gold nanoparticles (GNPs) in cancer treatment has been focused on two-dimensional (2D) monolayer models. To improve this, we explored the effect of the combination of GNPs and docetaxel (DTX) with radiotherapy (RT) in a more complex three-dimensional (3D) spheroid that can better mimic a real tumour microenvironment. Methods: and with DTX at a dose that inhibited growth-rate by 50%. Samples were irradiated 24 h after drug dosing with 2 Gy, 5 Gy, or 10 Gy using a 6 MV beam. Monolayer cells had the DNA double-strand breaks (DSBs) probed 24 h post-radiation, and cell proliferation observed over 7 days. Spheroid proliferation was monitored over 14 days along with spheroid volume measurements. Results: In DTX and GNP-treated monolayer samples, there is decreased survival after irradiation with 5 and 10 Gy of 16-24% and an increase in DSBs of 91.6-109.9%, compared to DTX. In spheroids, GNPs decreased the surviving cells by 10.54-15.61% compared to control, while GNPs and DTX decreased survival by 20.9-31.04%. There is reduced spheroid volume 14 days after treatment with the triple combination. Conclusions: Combining GNPs and DTX leads to a synergistic radiosensitization effect in spheroids, which can better mimic the tumour microenvironment. Testing treatment modalities with spheroids and RT may allow a quicker translation to the clinic. Supplementary Information: The online version contains supplementary material available at 10.1186/s12645-023-00231-5.
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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 | 0,000 |
| 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 ».