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Enregistrement W7036836598

Conception d'un hydrogel macroporeux de chitosane et d'alginate réticulé avec de la génipine pour la capture de cellules cancéreuses de glioblastome

2023· other· fr· W7036836598 sur OpenAlexfundaboutno aff

Notice bibliographique

RevuePolyPublie (École Polytechnique de Montréal) · 2023
Typeother
Languefr
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Diversity and Evolution
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanada First Research Excellence Fund
Mots-clésGlioblastomaLimitingCancerTumor cells
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

RÉSUMÉ: Le glioblastome multiforme (GBM) de stade IV est la forme la plus agressive du cancer du cerveau et touche 45 613 nouveaux patients aux États-Unis par an. Ce cancer se localise dans le cerveau ou dans la moelle épinière et sa gravité réside dans la capacité qu’ont les cellules tumorales de proliférer très rapidement à travers un vaste réseau de vaisseaux sanguins et d’envahir les tissus sains environnants. Malgré les traitements actuels combinant chirurgie et chimiothérapie / radiothérapie, ce cancer reste incurable car il est impossible de détruire la totalité des cellules cancéreuses résiduelles sans endommager les tissus sains du cerveau. Un nouveau traitement, la Gliotrappe, est actuellement en phase de développement entre les équipes de Polytechnique Montréal et de l’Université de Sherbrooke afin de pouvoir détruire les cellules cancéreuses résiduelles. Le principe de ce projet est d’implanter un hydrogel macroporeux qui agit comme trappe à cellules cancéreuses dans la cavité résiduelle après résection de la tumeur. Pour ce faire, un chimio-attractant sera introduit dans le gel afin d'attirer et de retenir les cellules cancéreuses résiduelles. Une fois qu’elles auront migré au sein du gel, une dose de radiothérapie stéréotaxique sera appliquée localement pour les éliminer. Pour satisfaire aux exigences d’une telle application, les hydrogels doivent être biocompatibles, avoir la capacité de laisser entrer les cellules cancéreuses, avoir un module de compression proche de celui des tissus cérébraux, soit entre 1 et 10 kPa, et être stables dans le milieu physiologique. Dans ce projet de maîtrise, une nouvelle formulation à base d’alginate de sodium (SA), de chitosane (CHI) et de génipine (GNP) a été développée pour préparer les hydrogels poreux. L’alginate a été choisi en raison de son caractère non immunogène et de ses propriétés mécaniques similaires à celles des tissus mous du corps humain, et le chitosane pour améliorer l'adhésion cellulaire. Aussi, la combinaison des deux polymères présente l'avantage d'accroître la stabilité des gels lorsqu'ils sont exposés à un environnement ionique, car des liaisons physiques s’établissent entre eux. Cependant, ces liaisons sont réversibles, ce qui implique une diminution progressive de la stabilité des gels lorsqu’ils sont soumis à un environnement ionique. Ainsi, la contribution originale de ce projet de maîtrise est une nouvelle chimie de gel qui augmente leur stabilité, d’une part par l’augmentation de leur concentration en CHI et de l’homogénéité des solutions alginate/chitosane à l’aide de bicarbonate de soude, et d’autre part par la réticulation chimique du chitosane à l’aide de la génipine. ABSTRACT: Stage IV of multiform Glioblastoma (GBM) is the most aggressive form of brain cancer, affecting 45 613 new patients in the United States each year. This cancer can be localized in the brain or spinal cord and is characterized by the ability of tumor cells to easily proliferate through an extensive network of blood vessels and invade the surrounding healthy tissues. Despite current treatments combining surgery and chemotherapy/radiotherapy, this cancer remains incurable because it is impossible to eliminate all residual cancer cells without damaging healthy brain tissue. A new treatment, called the Gliotrap, is currently in development by both teams at Polytechnique Montréal and the University of Sherbrooke to target and kill residual cancer cells. The principle of this project involves implanting a macroporous hydrogel that acts as a cancer cells trap in the residual cavity after tumor resection. To achieve this, a chemoattractant will be introduced into the gel to attract and retain cancer cells. Once the cancer cells are retained into the gel, a dose of stereotactic radiotherapy will be applied locally to eliminate them. To meet the requirements of such an application, the hydrogels must be biocompatible, must accumulate and retain the cancer cells, have a compression modulus similar to brain tissues, ranging from 1 to 10 kPa, and remain stable in the physiological environment. Therefore, in this master's project, a new formulation based on sodium alginate (SA), chitosan (CHI), and genipin (GNP) was developed to prepare porous hydrogels. Alginate was chosen for its non-immunogenicity and mechanical properties similar to human soft body tissues, while chitosan was selected to improve cell adhesion. The combination of these two polymers has the advantage of increasing gel stability in ionic environments, as physical bonds are formed between them. However, these bonds are reversible, which means that gel stability gradually decreases in those environments. The original contribution of this project is a new gel chemistry improving gel stability, by increasing the CHI concentration in the gels and the homogeneity of alginate/chitosan solutions with sodium bicarbonate, as well as by chemically cross-linking chitosan using genipin.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,197 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
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