Radiolabeled Gold Nanoparticles for the Treatment of Glioblastoma by Convection Enhanced Delivery
Notice bibliographique
Résumé
Glioblastoma (GBM) remains one of the most difficult to treat cancers due to the failure to eliminate residual disease. A metal chelating polymer (MCP) was radiolabeled with the β-particle emitting radionuclide 177Lu and conjugated to gold nanoparticles (AuNP) forming a radiation nanomedicine ([177Lu]Lu-MCP-AuNP). In an orthotopic human xenograft model of GBM (U251-Luc), [177Lu]Lu-MCP-AuNP were infused directly to the tumour using convection enhanced delivery (CED). [177Lu]Lu-MCP-AuNP were retained largely in the tumour (225.2 ± 92.3 %ID/g, 14 d p.i.) and radiation absorbed doses were estimated to deliver 599±311 Gy to the tumour with <0.1 Gy absorbed in all other normal organs. Treatments did not induce normal-tissue toxicity. Tumour bioluminescent signal was eliminated by 21 d p.i. and tumours could not be identified by magnetic resonance imaging (MRI) 28 d p.i. after CED of with [177Lu]Lu-MCP-AuNP (1.1±0.2 MBq, 4×1011 particles). Survival was significantly increased compared to unlabeled MCP-AuNP with 62.5% of mice reaching 150 d post-treatment. In an orthotopic syngeneic model of glioma (GL261), the combination of [177Lu]Lu-MCP-AuNP (0.8±0.09 MBq, 4×1011 particles) and anti-PD1 antibodies (3×200 μg), improved survival compared to treatment with [177Lu]Lu-MCP-AuNP alone. Higher doses of [177Lu]Lu-MCP-AuNP (2.7±0.43 MBq, 4×1011 particles) with anti-PD1 antibodies further improved survival up to 218 d post-tumour inoculation. Object location task (OLT) and novel object recognition task (NORT) behavioural tests revealed that CED of [177Lu]Lu-MCP-AuNP with anti-PD1 antibodies did not impact cognitive function or memory. These results suggest that CED of [177Lu]Lu-MCP-AuNP are a promising therapeutic intervention for the treatment of GBM.
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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 ».