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Enregistrement W2014547206 · doi:10.1007/s40820-014-0025-1

Elucidating the Uptake and Distribution of Nanoparticles in Solid Tumors via a Multilayered Cell Culture Model

2014· article· en· W2014547206 sur OpenAlexaff
Darren Yohan, Charmainne Cruje, Xiaofeng Lu, Devika B. Chithrani

Notice bibliographique

RevueNano-Micro Letters · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNanoparticle-Based Drug Delivery
Établissements canadiensSt. Michael's HospitalToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPaclitaxelDoxorubicinPenetration (warfare)NanoparticleDistribution (mathematics)IntracellularChemistryPharmacokineticsColloidal goldTumor microenvironmentCellBiophysicsCancer researchBiomedical engineeringMaterials scienceNanotechnologyTumor cellsCancerChemotherapyPharmacologyBiologyMedicineBiochemistryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Multicellular layers (MCLs) have previously been used to determine the pharmacokinetics of a variety of different cancer drugs including paclitaxel, doxorubicin, methotrexate, and 5-fluorouracil across a number of cell lines. It is not known how nanoparticles (NPs) navigate through the tumor microenvironment once they leave the tumor blood vessel. In this study, we used the MCL model to study the uptake and penetration dynamics of NPs. Gold nanoparticles (GNPs) were used as a model system to map the NP distribution within tissue-like structures. Our results show that NP uptake and transport are dependent on the tumor cell type. MDA-MB-231 tissue showed deeper penetration of GNPs as compared to MCF-7 one. Intracellular and extracellular distributions of NPs were mapped using CytoViva imaging. The ability of MCLs to mimic tumor tissue characteristics makes them a useful tool in assessing the efficacy of particle distribution in solid tumors.

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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,011

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,209 · 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

Citations30
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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