Co-delivery of Doxorubicin and PSC 833 (Valspodar) by Stealth Nanoliposomes for Efficient Overcoming of Multidrug Resistance
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: This study was aimed at developing co-encapsulated stealth nanoliposomes containing PSC 833, an efficient MDR modulator, and doxorubicin (DOX) in order to increase the effectiveness and decrease adverse effects of the anticancer drug. METHODS: In attempt to increase the encapsulation efficiency of drugs, different methods for liposome preparation were tested and the effect of different parameters such as drug to lipid molar ratio, cholesterol mole percent and lipid compositions, were investigated. The final product with a lipid composition of EPC:DSPE-PEG2000:Chol (60:5:30 %mol) was prepared by thin layer film hydration method. After preparation of empty liposomes, DOX and PSC 833 were loaded using ammonium sulfate gradient and remote film loading methods, respectively. Physical characteristics of optimized liposomes (DOX/PSC-L) such as particle size, zeta potential, encapsulation efficiency, in-vitro drugs release and stability were evaluated. Furthermore, in vitro cytotoxicity study of various liposomal formulations as well as drugs, solutions against resistant human breast cancer cell line, T47D/TAMR-6, was evaluated using MTT assay. RESULTS: The best formulation showed a narrow size distribution with average diameter of 91.3 ± 0.2 nm with zeta potential of -6 ± 1.2, the encapsulation efficiency for DOX and PSC 833 were more than 95% and 65.5%, respectively. In DOX-resistant T47D/TAMR-6 cells, dual-agent stealth liposomes showed significantly greater cytotoxicity (P < 0.05) than free DOX and liposomal DOX plus free PSC 833 treatments. CONCLUSIONS: Co-encapsulation of DOX and PSC 833 presents a promising anticancer formulation, capable of effective reversal of drug resistance, and should be explored further in therapeutic studies with animal tumor xenograft models. This article is open to POST-PUBLICATION REVIEW. Registered readers (see "For Readers") may comment by clicking on ABSTRACT on the issue's contents page.
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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 | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».