Pharmacokinetic and toxicological evaluation of multi-functional thiol-6-fluoro-6-deoxy-d-glucose gold nanoparticles<i>in vivo</i>
Notice bibliographique
Résumé
We synthesized a novel, multi-functional, radiosensitizing agent by covalently linking 6-fluoro-6-deoxy-D-glucose (6-FDG) to gold nanoparticles (6-FDG-GNPs) via a thiol functional group. We then assessed the bio-distribution and pharmacokinetic properties of 6-FDG-GNPs in vivo using a murine model. At 2 h, following intravenous injection of 6-FDG-GNPs into the murine model, approximately 30% of the 6-FDG-GNPs were distributed to three major organs: the liver, the spleen and the kidney. PEGylation of the 6-FDG-GNPs was found to significantly improve the bio-distribution of 6-FDG-GNPs by avoiding unintentional uptake into these organs, while simultaneously doubling the cellular uptake of GNPs in implanted breast MCF-7 adenocarcinoma. When combined with radiation, PEG-6-FDG-GNPs were found to increase the apoptosis of the MCF-7 breast adenocarinoma cells by radiation both in vitro and in vivo. Pharmacokinetic data indicate that GNPs reach their maximal concentrations at a time window of two to four hours post-injection, during which optimal radiation efficiency can be achieved. PEG-6-FDG-GNPs are thus novel nanoparticles that preferentially accumulate in targeted cancer cells where they act as potent radiosensitizing agents. Future research will aim to substitute the (18)F atom into the 6-FDG molecule so that the PEG-6-FDG-GNPs can also function as radiotracers for use in positron emission tomography scanning to aid cancer diagnosis and image guided radiation therapy planning.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,002 | 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 | 0,000 |
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 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 ».