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Enregistrement W4396644643 · doi:10.1186/s41181-024-00266-y

Radiation nanomedicines for cancer treatment: a scientific journey and view of the landscape

2024· article· en· W4396644643 sur OpenAlexafffund
Raymond M. Reilly, Constantine J. Georgiou, Madeline K. Brown, Zhongli Cai

Notice bibliographique

RevueEJNMMI Radiopharmacy and Chemistry · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRadiation Therapy and Dosimetry
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesTerry Fox FoundationNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaBrain Tumour Foundation of CanadaUniversity of TorontoCanadian Cancer Society
Mots-clésBiodistributionBreast cancerCancer researchNanomedicineColloidal goldCancerBrachytherapyMedicineRadiation therapyAbscopal effectNuclear medicineChemistryPathologyNanoparticleInternal medicineNanotechnologyMaterials scienceImmunotherapyIn vitroBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Radiation nanomedicines are nanoparticles labeled with radionuclides that emit α- or β-particles or Auger electrons for cancer treatment. We describe here our 15 years scientific journey studying locally-administered radiation nanomedicines for cancer treatment. We further present a view of the radiation nanomedicine landscape by reviewing research reported by other groups. Main body Gold nanoparticles were studied initially for radiosensitization of breast cancer to X-radiation therapy. These nanoparticles were labeled with 111In to assess their biodistribution after intratumoural vs. intravenous injection. Intravenous injection was limited by high liver and spleen uptake and low tumour uptake, while intratumoural injection provided high tumour uptake but low normal tissue uptake. Further, [111In]In-labeled gold nanoparticles modified with trastuzumab and injected iintratumourally exhibited strong tumour growth inhibition in mice with subcutaneous HER2-positive human breast cancer xenografts. In subsequent studies, strong tumour growth inhibition in mice was achieved without normal tissue toxicity in mice with human breast cancer xenografts injected intratumourally with gold nanoparticles labeled with β-particle emitting 177Lu and modified with panitumumab or trastuzumab to specifically bind EGFR or HER2, respectively. A nanoparticle depot (nanodepot) was designed to incorporate and deliver radiolabeled gold nanoparticles to tumours using brachytherapy needle insertion techniques. Treatment of mice with s.c. 4T1 murine mammary carcinoma tumours with a nanodepot incorporating [90Y]Y-labeled gold nanoparticles inserted into one tumour arrested tumour growth and caused an abscopal growth-inhibitory effect on a distant second tumour. Convection-enhanced delivery of [177Lu]Lu-AuNPs to orthotopic human glioblastoma multiforme (GBM) tumours in mice arrested tumour growth without normal tissue toxicity. Other groups have explored radiation nanomedicines for cancer treatment in preclinical animal tumour xenograft models using gold nanoparticles, liposomes, block copolymer micelles, dendrimers, carbon nanotubes, cellulose nanocrystals or iron oxide nanoparticles. These nanoparticles were labeled with radionuclides emitting Auger electrons (111In, 99mTc, 125I, 103Pd, 193mPt, 195mPt), β-particles (177Lu, 186Re, 188Re, 90Y, 198Au, 131I) or α-particles (225Ac, 213Bi, 212Pb, 211At, 223Ra). These studies employed intravenous or intratumoural injection or convection enhanced delivery. Local administration of these radiation nanomedicines was most effective and minimized normal tissue toxicity. Conclusions Radiation nanomedicines have shown great promise for treating cancer in preclinical studies. Local intratumoural administration avoids sequestration by the liver and spleen and is most effective for treating tumours, while minimizing normal tissue toxicity.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,054

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0070,010
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0060,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,303 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations19
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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