Preclinical Evaluation of Stable Integrin αvβ3-Specific [198Au]Gold Nanoparticles for Tumor Therapy
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: This paper reports the preclinical evaluation of stable tumor-specific gold nanoparticles (AuNPs) activated by neutron irradiation as a therapeutic option for the treatment of cancers characterized by high tumor angiogenesis. Methods: A selection of promising AuNPs with high avidity to αvβ3-expressing glioma (U-87 MG) cells (IC50 = 82–104 nM) were chosen with different surface loading of Arg-Gly-Asp (RGD) peptides as tumor targeting vectors for integrin αvβ3, a target which is overexpressed in tissues displaying high tumor angiogenesis. Three different [198Au]AuNPs were evaluated applying three injection methods, intravenous (i.v.), intraperitoneal (i.p.), and intratumoral (i.t.), each in a group of six U-87 MG xenograft–bearing mice (54 female athymic nude mice in total). Their biodistribution and tumor accumulation was assessed by in vivo imaging within 1–7 days after injection and 7 days after injection by ex vivo measurement. Results: The developed [198Au]AuNPs exhibited suboptimal biodistribution by i.v. application (accumulation pattern tail > liver > spleen, no significant tumor accumulation) and by i.p. application (accumulation pattern spleen >> liver > pancreas, slight tumor accumulation of <0.3 %ID/g). However, an acceptable biodistribution by i.t. application was observed (5.5 %ID/g in liver, 4.9 %ID/g in spleen, and 3.0 %ID/g in tumor). Conclusions: Despite the very promising in vitro results, the in vivo evaluation suggests that the [198Au]AuNPs represent a platform for the development of restricted therapeutic 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 | 0,005 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».