Impairing proliferation of glioblastoma multiforme with CD44+ selective conjugated polymer nanoparticles
Notice bibliographique
Résumé
Glioblastoma is one of the most aggressive types of cancer with success of therapy being hampered by the existence of treatment resistant populations of stem-like Tumour Initiating Cells (TICs) and poor blood-brain barrier drug penetration. Therapies capable of effectively targeting the TIC population are in high demand. Here, we synthesize spherical diketopyrrolopyrrole-based Conjugated Polymer Nanoparticles (CPNs) with an average diameter of 109 nm. CPNs were designed to include fluorescein-conjugated Hyaluronic Acid (HA), a ligand for the CD44 receptor present on one population of TICs. We demonstrate blood-brain barrier permeability of this system and concentration and cell cycle phase-dependent selective uptake of HA-CPNs in CD44 positive GBM-patient derived cultures. Interestingly, we found that uptake alone regulated the levels and signaling activity of the CD44 receptor, decreasing stemness, invasive properties and proliferation of the CD44-TIC populations in vitro and in a patient-derived xenograft zebrafish model. This work proposes a novel, CPN- based, and surface moiety-driven selective way of targeting of TIC populations in brain cancer.
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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) | 0,000 | 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 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 ».