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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».