Nanoformulation of paclitaxel to enhance cancer therapy
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
UNLABELLED: Paclitaxel is a microtubule inhibitor causing mitotic arrest and is widely used in cancer chemotherapy. However, its poor water solubility restricts its direct clinical applications. In this article, we report paclitaxel-loaded nanoparticles that are water soluble and that can improve the drug's bio-distribution and therapeutic efficacy. Paclitaxel-loaded nanoparticles were synthesized by using Pluronic copolymers (F-68 and P-123) and surfactant (Span 40) as nanocarrier. The toxicity and cellular uptake of paclitaxel-loaded nanoparticles were evaluated. The paclitaxel-loaded nanoparticles can completely disperse into phosphate buffer saline to produce a clear aqueous suspension. Based on HPLC analysis, the drug-loading rate is 9.0 ± 0.1% while drug encapsulation efficiency is 99.0 ± 1.0%. The cytotoxicity assay was performed using breast cancer MCF-7 and cervical cancer Hela cells. For MCF-7 cells, the half maximal inhibitory concentrations (IC50) of paclitaxel-loaded nanoparticles and paclitaxel are 8.5 ± 0.3 and 14.0 ± 0.7 ng/mL at 48 hours and 3.5 ± 0.4 and 5.2 ± 0.5 ng/mL at 72 hours across several runs. IC50 of paclitaxel-loaded nanoparticles and paclitaxel for Hela cells are 5.0 ± 0.3 and 8.0 ± 0.3 ng/mL at 48 hours and 2.0 ± 0.1 and 6.5 ± 0.3 ng/mL at 72 hours. In-vitro studies show that the drug's nanoformulation gives obvious enhancements in the drug's efficiency at killing cancer cells over paclitaxel alone. Materials of the nanocarrier used for nanoformulation are approved with low toxicity according to the result of cell studies. CONCLUSION: paclitaxel-loaded nanoparticles greatly improved the physicochemical properties of paclitaxel without modifying its chemical structure, allowing for deep-site cancer drug delivery and enhancing the drug therapeutic efficiency.
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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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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.
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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 découle