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Enregistrement W2000403276 · doi:10.1002/adhm.201200006

A Novel Solid Lipid Nanoparticle Formulation for Active Targeting to Tumor α<sub>v</sub>β<sub>3</sub> Integrin Receptors Reveals Cyclic RGD as A Double‐Edged Sword

2012· article· en· W2000403276 sur OpenAlexafffund
Adam J. Shuhendler, Preethy Prasad, Michael Y.K. Leung, Andrew M. Rauth, Ralph S. DaCosta, Xiao Yu Wu

Notice bibliographique

RevueAdvanced Healthcare Materials · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCell Adhesion Molecules Research
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity Health NetworkUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchCancer Care Ontario
Mots-clésSWORDIntegrinMaterials scienceNanoparticleReceptorNanotechnologyBiophysicsChemistryBiochemistryBiologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The overexpression of α(v) β(3) integrin receptors on tumor cells and tumor vascular endothelium makes it a useful target for imaging, chemotherapy and anti-angiogenic therapy. However integrin-targeted delivery of therapeutics by nanoparticles have provided only marginal, if any, enhancement of therapeutic effect. This work was thus focused on the development of novel α(v) β(3) -targeted near infrared light-emitting solid lipid nanoparticles (SLN) through conjugation to the α(v) β(3) integrin-specific ligand cyclic Arg-Gly-Asp (cRGD), and the assessment of the effects of α(v) β(3) targeting on nanoparticle biodistribution. Since our previously developed non-targeted "stealth" SLN showed little hepatic accumulation, unlike most reported liposomes and micelles, they served as a reference for quantifying the effects of cRGD-conjugation on tumor uptake and whole animal biodistribution of SLN. Non-targeted SLN, actively targeted (RGD-SLN) and blocked RGD-SLN were prepared to contain near infrared quantum dots for live animal imaging. They were injected intravenously to nude mice bearing xenograft orthotopic human breast tumors or dorsal window chamber breast tumors. Tumor micropharmacokinetics of various SLN formulations were determined using intravital microscopy, and whole animal biodistribution was followed over time by optical imaging. The active tumor targeting with cRGD was found to be a "double-edged sword": while the specificity of RGD-SLN accumulation in tumor blood vessels and their tumor residence time increased, their distribution in the liver, spleen, and kidneys was significantly greater than the non-targeted SLN, leaving a smaller amount of nanoparticles in the tumor tissue. Nevertheless the enhanced specificity and retention of RGD-SLN in tumor neovasculature could make this novel formulation useful for tumor neovascular-specific therapies and imaging applications.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,324 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations110
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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