Bimodal Tumor-Targeting from Microenvironment Responsive Hyaluronan Layer-by-Layer (LbL) Nanoparticles
Notice bibliographique
Résumé
Active targeting of nanoscale drug carriers can improve tumor-specific delivery; however, cellular heterogeneity both within and among tumor sites is a fundamental barrier to their success. Here, we describe a tumor microenvironment-responsive layer-by-layer (LbL) polymer drug carrier that actively targets tumors based on two independent mechanisms: pH-dependent cellular uptake at hypoxic tumor pH and hyaluronan-directed targeting of cell-surface CD44 receptor, a well-characterized biomarker for breast and ovarian cancer stem cells. Hypoxic pH-induced structural reorganization of hyaluronan-LbL nanoparticles was a direct result of the nature of the LbL electrostatic complex, and led to targeted cellular delivery in vitro and in vivo, with effective tumor penetration and uptake. The nanoscale drug carriers selectively bound CD44 and diminished cancer cell migration in vitro, while co-localizing with the CD44 receptor in vivo. Multimodal targeting of LbL nanoparticles is a powerful strategy for tumor-specific cancer diagnostics and therapy that can be accomplished using a single bilayer of polyamine and hyaluronan that, when assembled, produce a dynamic and responsive cell-particle interface.
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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 ».