Atomically-precise Au22(Lys-Cys-Lys)16 nanoclusters for radiation sensitization
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Radiotherapy is a leading method for cancer treatment, effectively eliminating cancer cells but often causing collateral damage to surrounding healthy tissue. Radiosensitizers aim to enhance the therapeutic effects of radiotherapy while minimizing harm to normal cells. We recently reported atomically-precise gold nanoclusters, Au 22 (Lys-Cys-Lys) 16 , synthesized via a photochemical method coupled with a novel accelerated size-focusing procedure. These nanoclusters exhibit a distinct luminescence emission profile, reflecting exceptional optical purity and the absence of contamination from other nanocluster species. They demonstrate efficient oxygen radicals generation under light irradiation. In this study, we comprehensively evaluated the radiosensitization potential of Au 22 (Lys–Cys–Lys) 16 nanoclusters in vitro and in vivo, alongside their pharmacokinetics, biodistribution and toxicity. The nanoclusters demonstrated high stability under physiological conditions and efficient internalization in tumor cells, achieving dose enhancement factors of 2.0 and 1.6 in KB and 4T1 tumor cells, respectively, under 225 kVp X-ray irradiation. Mechanistic investigations revealed enhanced radiation-induced DNA damage and disruption of DNA repair pathways. The radiosensitizing effects were further validated in radioresistant pancreatic ductal adenocarcinoma cells using the clonogenic assay and γH2AX analysis of double-strand breaks, as well as in a duck chorioallantoic membrane model. With ultra small size (~ 1.7 nm) and favorable surface framework, the nanoclusters exhibited relevant pharmacokinetics (circulation half-life, t₁ / ₂ = 10.4 h) and renal clearance. In a KB tumor-bearing mouse model, Au 22 (Lys–Cys–Lys) 16 significantly delayed tumor progression and prolonged survival under 8 Gy irradiation without observed side-effects. These findings establish Au 22 (Lys–Cys–Lys) 16 nanoclusters as a potentially translatable radiosensitizer, advancing cancer radiotherapy strategies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».