Antibody Conjugation Methods for Active Targeting of Liposomes
Notice bibliographique
Résumé
Liposomes are useful drug delivery vehicles since they may protect encapsulated drugs from enzymatic degradation and rapid clearance in vivo, or alter biodistribution, potentially leading to reduced toxicities (1,2). A major limitation to the development of many specialized applications is the problem of directing liposomes to tissues where they would not normally accumulate. Consequently, a great deal of effort has been made over the years to develop liposomes that have targeting vectors attached to the bilayer surface. These vectors have included ligands such as oligosaccharides (3,4), peptides (5,6), proteins (7,8) and vitamins (9). Most studies have focused on antibody conjugates since procedures for producing highly specific monoclonal antibodies (MAbs) are well established. In principle it should be possible to deliver liposomes to any cell type as long as the cells are accessible to the carrier. In practice it is usually not this simple since access to tissue, competition, and rapid clearance are formidable obstacles. It has also been shown that antibodies become immunogenic when coupled to liposomes (10,11), although in similar experiments with ovalbumin we have demonstrated that immunogenicity can be suppressed by formulating the liposomes with the cytotoxic drug doxorubi-cin (12). Such issues as these suggest that the development of antibody-targeted liposomes for in vivo applications will present difficult challenges.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,004 |
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 ».