Gold-Labeled Block Copolymer Micelles Reveal Gold Aggregates at Multiple Subcellular Sites
Notice bibliographique
Résumé
There is increasing interest in the usefulness of block copolymer micelles as drug delivery vehicles. However, their subcellular distribution has not been explored extensively, mostly because of the lack of adequately labeled block copolymers. In a previous study, we showed that fluorescently labeled block copolymer micelles entered living cells and co-localized with cytoplasmic organelles selectively labeled with fluorescent dyes. The details of the observed co-localizations were, however, limited by the resolution of the fluorescence approach, which is ca. 500 nm. Using transmission electron microscopy (TEM), we established time- and concentration-dependent subcellular distributions of gold-labeled micelles within human embryonic kidney (HEK 293) cells and human lung carcinoma (A549) cells. Gold particles were incorporated into poly(4-vinylpyridine)-block-poly(ethylene oxide) (P4VP21-b-PEO45) micelles. Data from dynamic light scattering (DLS) and TEM analyses revealed that the sizes of the gold particles ranged from 4 to 8 nm. The cells survived up to 24 h in the presence of low gold-labeled micelle concentrations (0.73 microg/mL), but cell death occurred at higher concentrations (i.e., kidney cells are more susceptible than lung cells). Over 24 h periods of equivalent exposure, lung cells internalized significantly more gold-incorporated micelles than kidney cells. Although micelles were added to the cell culture media as dispersed colloidal particles, the presence of serum in these media caused aggregation. These aggregates occurred mainly close to the cell plasma membrane at early times (5-10 min); however, at later times (24 h) aggregated particles were seen inside endosomes and lysozomes. Thus, gold-incorporated (labeled) micelles can serve as a valuable extension of the fluorescence approach to visualizing the localization of micelles in subcellular compartments, improving the resolution by at least 20-fold.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,001 | 0,004 |
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 ».