MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1963977788 · doi:10.1021/ar200017e

Lipoprotein-Inspired Nanoparticles for Cancer Theranostics

2011· review· en· W1963977788 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueAccounts of Chemical Research · 2011
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer, Lipids, and Metabolism
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésNanocarriersLipoproteinCancerLDL receptorChemistryCancer cellDrug deliveryCancer researchNanotechnologyCholesterolPharmacologyMedicineBiochemistryInternal medicineMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Over hundreds of millions of years, animals have evolved endogenous lipoprotein nanoparticles for shuttling hydrophobic molecules to different parts of the body. In the last 70 years, scientists have developed an understanding of lipoprotein function, often in relationship to lipid transport and heart disease. Such biocompatible, lipid-protein complexes are also ideal for loading and delivering cancer therapeutic and diagnostic agents, which means that lipoprotein and lipoprotein-inspired nanoparticles also offer opportunities for cancer theranostics. By mimicking the endogenous shape and structure of lipoproteins, the nanocarrier can remain in circulation for an extended period of time, while largely evading the reticuloendothelial cells in the body's defenses. The small size (less than 30 nm) of the low-density (LDL) and high-density (HDL) classes of lipoproteins allows them to maneuver deeply into tumors. Furthermore, lipoproteins can be targeted to their endogenous receptors, when those are implicated in cancer, or to other cancer receptors. In this Account, we review the field of lipoprotein-inspired nanoparticles related to the delivery of cancer imaging and therapy agents. LDL has innate cancer targeting potential and has been used to incorporate diverse hydrophobic molecules and deliver them to tumors. Nature's method of rerouting LDL in atherosclerosis provides a strategy to extend the cancer targeting potential of lipoproteins beyond its narrow purview. Although LDL has shown promise as a drug nanocarrier for cancer imaging and therapy, increasing evidence indicates that HDL, the smallest lipoprotein, may also be of use for drug targeting and uptake into cancer cells. We also discuss how synthetic HDL-like nanoparticles, which do not include human or recombinant proteins, can deliver molecules directly to the cytoplasm of certain cancer cells, effectively bypassing the endosomal compartment. This strategy could allow HDL-like nanoparticles to be used to deliver drugs that have increased activity in the cytoplasm. Lipoprotein nanoparticles have evolved to be ideal delivery vehicles, and because of that specialized function, they have the potential to improve cancer theranostics.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,864
Score d'incertitude au seuil0,965

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,130
Tête enseignante GPT0,431
Écart entre enseignants0,301 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle