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Enregistrement W2047925052 · doi:10.1021/jm800002y

Modulating the Therapeutic Activity of Nanoparticle Delivered Paclitaxel by Manipulating the Hydrophobicity of Prodrug Conjugates

2008· article· en· W2047925052 sur OpenAlexaff
Steven M. Ansell, Sharon A. Johnstone, Paul Tardi, Lily Lo, Sherwin Xie, Yu Shu, Troy O. Harasym, Natashia Harasym, Laura Williams, David Bermudes, Barry D. Liboiron, Walid Saad, Robert K. Prud’homme, Lawrence D. Mayer

Notice bibliographique

RevueJournal of Medicinal Chemistry · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNanoparticle-Based Drug Delivery
Établissements canadiensCelator Pharmaceuticals (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProdrugChemistryPaclitaxelConjugatePharmacologyNanoparticleCombinatorial chemistryNanotechnologyBiochemistryChemotherapyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A series of paclitaxel prodrugs designed for formulation in lipophilic nanoparticles are described. The hydrophobicity of paclitaxel was increased by conjugating a succession of increasingly hydrophobic lipid anchors to the drug using succinate or diglycolate cross-linkers. The prodrugs were formulated in well defined block copolymer-stabilized nanoparticles. These nanoparticles were shown to have an elimination half-life of approximately 24 h in vivo. The rate at which the prodrug was released from the nanoparticles could be controlled by adjusting the hydrophobicity of the lipid anchor, resulting in release half-lives ranging from 1 to 24 h. The diglycolate and succinate cross-linked prodrugs were 1-2 orders of magnitude less potent than paclitaxel in vitro. Nanoparticle formulations of the succinate prodrugs showed no evidence of efficacy in HT29 human colorectal tumor xenograph models. Efficacy of diglycolate prodrug nanoparticles increased as the anchor hydrophobicity increased. Long circulating diglycolate prodrug nanoparticles provided significantly enhanced therapeutic activity over commercially formulated paclitaxel at the maximum tolerated dose.

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 enseignants0,000
Score d'incertitude au seuil0,002

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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,223 · 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

Citations125
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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