Hydrophobic Cysteine Poly(disulfide)‐based Redox‐Hypersensitive Nanoparticle Platform for Cancer Theranostics
Notice bibliographique
Résumé
Selective tumor targeting and drug delivery are critical for cancer treatment. Stimulus-sensitive nanoparticle (NP) systems have been designed to specifically respond to significant abnormalities in the tumor microenvironment, which could dramatically improve therapeutic performance in terms of enhanced efficiency, targetability, and reduced side-effects. We report the development of a novel L-cysteine-based poly (disulfide amide) (Cys-PDSA) family for fabricating redox-triggered NPs, with high hydrophobic drug loading capacity (up to 25 wt% docetaxel) and tunable properties. The polymers are synthesized through one-step rapid polycondensation of two nontoxic building blocks: L-cystine ester and versatile fatty diacids, which make the polymer redox responsive and give it a tunable polymer structure, respectively. Alterations to the diacid structure could rationally tune the physicochemical properties of the polymers and the corresponding NPs, leading to the control of NP size, hydrophobicity, degradation rate, redox response, and secondary self-assembly after NP reductive dissociation. In vitro and in vivo results demonstrate these NPs' excellent biocompatibility, high selectivity of redox-triggered drug release, and significant anticancer performance. This system provides a promising strategy for advanced anticancer theranostic applications.
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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 ».