Design and Function of Engineered Protein Nanocages as a Drug Delivery System for Targeting Pancreatic Cancer Cells via Neuropilin-1
Notice bibliographique
Résumé
We describe the development of neuropilin 1-binding peptide (iRGD)-nanocages that specifically target human pancreatic cancer cells in which an iRGD is joined to the surface of naturally occurring heat shock protein (HSP) cages. Using a genetic engineering approach, the iRGD domain was joined to the C-terminal region of the HSP cage using flexible linker moieties. The characteristics of the interdomain linkages between the nanocage and the iRGD domain play an important role in the specificity and affinity of the iRGD-nanocages for their target cells. An engineered L30-iRGD-nanocage with 30 amino acid linkers, (GGS)10, showed greater binding affinity for pancreatic cancer cells relative to that of other linkers. Furthermore, a moderately hydrophobic anticancer drug, OSU03012, was successfully incorporated into the L30-iRGD-nanocage by heating the mixture. The OSU03012-loaded L30-iRGD-nanocage induced cell death of pancreatic cancer cells by activating the caspase cascade more effectively than the same concentrations of free OSU03012. The iRGD-nanocages show great potential as a novel nanocarrier for pancreatic cancer-targeted drug delivery.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».