From cell-SELEX to tissue-SELEX for targeted drug delivery and aptamer nanomedicine
Notice bibliographique
Résumé
Aptamers are nucleic acid-based ligands that can selectively bind to target molecules. Because of their unique target-binding properties, the use of aptamers for targeting cell surface molecules has attracted broad research interest. The field has evolved from selecting aptamers against purified surface proteins to using whole cells (cell-SELEX) as targets. To further advance the field, the concept of tissue-SELEX was later proposed to ensure that selected aptamers possess optimal binding properties in more native in vivo environments. In this article, we review recent progress made for tissue-SELEX, covering methods including tissue slide-based SELEX, morph-X-SELEX, ex vivo-SELEX, and microfluidic tissue-SELEX. The target tissues include cornea, breast, ovary, lung, cardiac and thyroid tissues. For the diseases targeted, cancer is the most extensively studied followed by cardiomyopathies and vascular conditions. The advantages of each method are discussed and potential limitations are also critically reviewed. Applications of tissue- or in vivo-SELEX-derived aptamers in drug delivery include local administration for ocular diseases and systemic administration for lung cancer. Finally, future directions are discussed, emphasizing the need for systematic comparative studies to evaluate cell-SELEX and tissue-SELEX derived aptamers, using antibodies as benchmarks to guide the development of clinically relevant therapeutic applications.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».