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Enregistrement W2019563255 · doi:10.1039/c3nr02190d

Continuously manufactured magnetic polymersomes – a versatile tool (not only) for targeted cancer therapy

2013· article· en· W2019563255 sur OpenAlexaff
Regina Bleul, Raphael Thiermann, Gernot U. Marten, Michael J. House, Timothy G. St. Pierre, Urs O. Häfeli, Michael Maskos

Notice bibliographique

RevueNanoscale · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCharacterization and Applications of Magnetic Nanoparticles
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesDeutsche ForschungsgemeinschaftDeutscher Akademischer Austauschdienst
Mots-clésPolymersomeNanotechnologyMaterials scienceCamptothecinDrug deliveryBiodistributionMagnetic nanoparticlesNanoparticleChemistryAmphiphilePolymerCopolymerBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Micromixer technology was used to prepare polymeric vesicles (Pluronic® L-121) dual loaded with the anti-cancer drug camptothecin and magnetic nanoparticles. Successful incorporation of the magnetic nanoparticles was confirmed by transmission electron microscopy. Dynamic light scattering measurements showed a relatively narrow size distribution of the hybrid polymersomes. Camptothecin polymersomes reduced the cell viability of prostate cancer cells (PC-3) measured after 72 h significantly, while drug-free polymersomes showed no cytotoxic effects. Covalent attachment of a cancer targeting peptide (bombesin) as well as a fluorescent label (Alexa Fluor® 647) to the hybrid polymersomes was performed and specific cell binding and internalization were shown by flow cytometry and confocal microscopy. Relaxometry measurements clearly demonstrated the capacity of magnetic polymersomes to generate significant T2-weighted MRI contrast and potentially allow for direct monitoring of the biodistribution of the polymersomes. Micromixer technology as an easy, fast and efficient way to manufacture hybrid polymersomes as theranostic drug delivery devices is a further step from basic research to personalized medicine.

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 seuil0,004

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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 GPT0,213
Écart entre enseignants0,205 · 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

Citations70
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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