Inhibition of Autophagy Promotes the Elimination of Liver Cancer Stem Cells by CD133 Aptamer-Targeted Delivery of Doxorubicin
Notice bibliographique
Résumé
Doxorubicin is the most frequently used chemotherapeutic agent for the treatment of hepatocellular carcinoma. However, one major obstacle to the effective management of liver cancer is the drug resistance derived from the cancer stem cells. Herein, we employed a CD133 aptamer for targeted delivery of doxorubicin into liver cancer stem cells to overcome chemoresistance. Furthermore, we explored the efficacy of autophagy inhibition to sensitize liver cancer stem cells to the treatment of CD133 aptamer-doxorubicin conjugates based on the previous observation that doxorubicin contributes to the survival of liver cancer stem cells by activating autophagy. The kinetics and thermodynamics of aptamer-doxorubicin binding, autophagy induction, cell apoptosis, and self-renewal of liver cancer stem cells were studied using isothermal titration calorimetry, Western blot analysis, annexin V assay, and tumorsphere formation assay. The aptamer-cell binding andintracellular accumulation of doxorubicin were quantified via flow cytometry. CD133 aptamer-guided delivery of doxorubicin resulted in a higher doxorubicin concentration in the liver cancer stem cells. The combinatorial treatment strategy of CD133 aptamer-doxorubicin conjugates and an autophagy inhibitor led to an over 10-fold higher elimination of liver cancer stem cells than that of free doxorubicin in vitro. Future exploration of cancer stem cell-targeted delivery of doxorubicin in conjunction with autophagy inhibition in vivo may well lead to improved outcomes in the treatment of hepatocellular carcinoma.
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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 | 0,000 | 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 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 ».