Bioorthogonal click chemistry-mediated conjugation of an anti-DR4 antibody to gold nanorods enhances its pro-apoptotic activity under near infra-red-light stimulation
Notice bibliographique
Résumé
Pro-apoptotic receptor activators (PARAs), including second-generation agonist antibodies and ligands targeting the TNF receptor superfamily such as TRAIL (TNF-Related Apoptosis-Inducing Ligand), represent a promising class of cancer therapeutics. Enhancing their apoptotic efficacy through multivalency or controlled thermal stimulation has been previously demonstrated. In this study, we report the design and optimization of gold nanorod (GNR)-based nanoconjugates for targeted PARA delivery under near-infrared (NIR)-induced mild hyperthermia. Three conjugation strategies—EDC/NHS coupling, Schiff base formation, and strain-promoted azide–alkyne cycloaddition (SPAAC)—were systematically evaluated. Surface functionalization of GNRs with –COOH, –NH 2 , and −DBCO groups was confirmed via UV–vis spectroscopy, surface-enhanced Raman spectroscopy (SERS), X-ray photoelectron spectroscopy (XPS), zeta potential analysis, and transmission electron microscopy (TEM). Bioactivity assays indicated that SPAAC-mediated click chemistry enabled superior retention of PARA functionality compared to conventional methods. Notably, GNRs conjugated with an anti-DR4 antibody selectively triggered apoptosis in cancer cells upon NIR exposure. These results demonstrate that SPAAC-mediated functionalization enables precise, bioactive nanocarriers for enhanced cancer cell apoptosis under photothermal control
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».