Multicellular Tumor Spheroids for Evaluation of Cytotoxicity and Tumor Growth Inhibitory Effects of Nanomedicines In Vitro: A Comparison of Docetaxel-Loaded Block Copolymer Micelles and Taxotere®
Notice bibliographique
Résumé
While 3-D tissue models have received increasing attention over the past several decades in the development of traditional anti-cancer therapies, their potential application for the evaluation of advanced drug delivery systems such as nanomedicines has been largely overlooked. In particular, new insight into drug resistance associated with the 3-D tumor microenvironment has called into question the validity of 2-D models for prediction of in vivo anti-tumor activity. In this work, a series of complementary assays was established for evaluating the in vitro efficacy of docetaxel (DTX) -loaded block copolymer micelles (BCM+DTX) and Taxotere® in 3-D multicellular tumor spheroid (MCTS) cultures. Spheroids were found to be significantly more resistant to treatment than monolayer cultures in a cell line dependent manner. Limitations in treatment efficacy were attributed to mechanisms of resistance associated with properties of the spheroid microenvironment. DTX-loaded micelles demonstrated greater therapeutic effect in both monolayer and spheroid cultures in comparison to Taxotere®. Overall, this work demonstrates the use of spheroids as a viable platform for the evaluation of nanomedicines in conditions which more closely reflect the in vivo tumor microenvironment relative to traditional monolayer cultures. By adaptation of traditional cell-based assays, spheroids have the potential to serve as intermediaries between traditional in vitro and in vivo models for high-throughput assessment of therapeutic candidates.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».