MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4402850261 · doi:10.1002/jbm.b.35487

Cationic Polystyrene Latex Nanocarriers for Immunostimulatory Long Double‐Stranded <scp>RNA</scp> Delivery to Ovarian Cancer Cells

2024· article· en· W4402850261 sur OpenAlexafffund
N. L. Aldor, N. A. Jadaa, Shira Y. Miller, I. Alla, Sarah J. Richardson, Vladimir Kitaev, Sarah J. Poynter

Notice bibliographique

RevueJournal of Biomedical Materials Research Part B Applied Biomaterials · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA Interference and Gene Delivery
Établissements canadiensWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesWilfrid Laurier University
Mots-clésRNA silencingVesicular stomatitis virusNanocarriersInterferonInnate immune systemImmune systemNucleic acidRNABiologyGene silencingChemistryVirologyVirusRNA interferenceBiochemistryImmunologyPharmacologyGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Long double-stranded (ds)RNA, a potent stimulator of type I interferon and the innate immune response. In the present study, we demonstrated, for the first time, the efficacy of cationic polystyrene latex nanostructures (clNPs) as a dsRNA carrier, improving cellular delivery and robustly potentiating the immunostimulatory capacity of dsRNA in the ovarian cancer cell line SKOV3. The clNPs complexed with an in vitro transcribed dsRNA molecule, were bound by SKOV3 cells, and had increased cellular association compared to uncomplexed clNPs. clNPs complexed with dsRNA induced a more robust innate immune response compared to dsRNA alone. Transcript expression of two interferon-stimulated genes, were increased 47- and 108-fold over dsRNA and induced a significant antiviral state against vesicular-stomatitis virus, resulting in a 3.3-fold improvement on the efficacy of dsRNA. These data highlight the potential of polystyrene latex nanostructures as dsRNA carriers for anticancer immunotherapies, improving the uptake and efficacy of the nucleic acid.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,315 · 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.

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'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Biomedical Materials Research Part B Applied BiomaterialsMême sujetRNA Interference and Gene DeliveryTravaux en français237 207