Peptide-Based Pharmacomodulation of a Cancer-Targeted Optical Imaging and Photodynamic Therapy Agent
Notice bibliographique
Résumé
We designed and synthesized a folate receptor-targeted, water-soluble, and pharmacomodulated photodynamic therapy (PDT) agent that selectively detects and destroys the targeted cancer cells while sparing normal tissue. This was achieved by minimizing the normal organ uptake (e.g., liver and spleen) and by discriminating between tumors with different levels of folate receptor (FR) expression. This construct (Pyro-peptide-Folate, PPF) is composed of three components: (1) pyropheophorbide a (Pyro) as an imaging and therapeutic agent, (2) peptide sequence as a stable linker and modulator improving the delivery efficiency, and (3) Folate as a homing molecule targeting FR-expressing cancer cells. We observed an enhanced accumulation of PPF in KB cancer cells (FR+) compared to HT 1080 cancer cells (FR-), resulting in a more effective post-PDT killing of KB cells over HT 1080 or normal CHO cells. The accumulation of PPF in KB cells can be up to 70% inhibited by an excess of free folic acid. The effect of Folate on preferential accumulation of PPF in KB tumors (KB vs HT 1080 tumors 2.5:1) was also confirmed in vivo. In contrast to that, no significant difference between the KB and HT 1080 tumor was observed in case of the untargeted probe (Pyro-peptide, PP), eliminating the potential influence of Pyro's own nonspecific affinity to cancer cells. More importantly, we found that incorporating a short peptide sequence considerably improved the delivery efficiency of the probe--a process we attributed to a possible peptide-based pharmacomodulation--as was demonstrated by a 50-fold reduction in PPF accumulation in liver and spleen when compared to a peptide-lacking probe (Pyro-K-Folate, PKF). This approach could potentially be generalized to improve the delivery efficiency of other targeted molecular imaging and photodynamic therapy agents.
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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) | 0,000 | 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 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 ».