Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Controlled drug release, especially tumor-targeted drug release, remains a great challenge. Here, we prepare a novel fluoride anion-modified gelatin nanogel system and investigate its characteristics of ultrasound-triggered drug release. METHODS: Adriamycin gelatin nanogel modified with fluoride anion (ADM-GNMF) was prepared by a modified co-precipitation method with fluoride anion and sodium sulfate. The loading and encapsulation efficiency of the anti-neoplastic agent adriamycin (ADM) were measured by high performance liquid chromatography (HPLC). The size and shape of ADM-GNMF were determined by electron microscopy and photo-correlation spectroscopy. The size distribution and drug release efficiency of ADM-GNMF, before and after sonication, were measured by two designed measuring devices that consisted of either a submicron particle size analyzer and an ultrasound generator as well as an ultrasound generator, automatic sampler, and HPLC. RESULTS: The ADM-GNMF was stable in solution with an average diameter of 46+/-12 nm; the encapsulation and loading efficiency of adriamycin were 87.2% and 6.38%, respectively. The ultrasound-triggered drug release and size change were most efficient at a frequency of 20 kHz, power density of 0.4w/cm2, and a 1~2 min duration. Under this ultrasound-triggered condition, 51.5% of drug in ADM-GNMF was released within 1~2 min, while the size of ADM-GNMF changed from 46 +/- 12 nm to 1212 +/- 35 nm within 1~2 min of sonication and restored to its previous size in 2~3 min after the ultrasound stopped. In contrast, 8.2% of drug in ADM-GNMF was released within 2~3 min without sonication, and only negligible size changes were found. CONCLUSIONS: The ADM-GNMF system efficiently released the encompassed drug in response to ultrasound, offering a novel and promising controlled drug release system for targeted therapy for cancer or other diseases.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».