MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4399459425 · doi:10.1002/nano.202400004

Rhabdomyosarcoma targeting with tuned porous silicon nanoparticles

2024· article· en· W4399459425 sur OpenAlexfundno aff
Sofia Dominguez‐Gil, Rita Sala, Victoria Judith Morel, Christophe Nguyen, Khaled El Cheikh, Alain Morère, Jean‐Olivier Durand, Jochen Rößler, Michele Bernasconi, Frédérique Cunin, Magali Gary‐Bobo

Notice bibliographique

RevueNano Select · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNanoplatforms for cancer theranostics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversité de MontpellierAgence Nationale de la RechercheMach-Gaensslen Foundation of Canada
Mots-clésPorous siliconRhabdomyosarcomaPhototoxicityPorphyrinCytotoxicityNanoparticleMaterials scienceMannoseTwo-photon excitation microscopySiliconBiophysicsCancer researchChemistryNanotechnologySarcomaIn vitroOptoelectronicsMedicineFluorescencePhotochemistryBiochemistryPathologyOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We describe porous silicon nanoparticles (pSiNP) chemically functionalized with an analog of mannose 6‐phosphate (AMFA) and a porphyrin derivative to target aggressive pediatric Rhabdomyosarcoma (RMS) tumor cells. Our findings demonstrate that the pSiNP@AMFA@porphyrin nanosystems are efficiently internalized by RMS cells, which overexpress mannose 6‐phosphate receptors, and induce cytotoxicity and phototoxicity when exposed to two‐photon excitation light. These results provide an interesting potential for targeting and treating RMS pediatric tumors.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,795

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,189 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueNano SelectMême sujetNanoplatforms for cancer theranosticsTravaux en français237 207