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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».