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Enregistrement W2089220360 · doi:10.1073/pnas.1401337111

Engineered nanomedicine for myeloma and bone microenvironment targeting

2014· article· en· W2089220360 sur OpenAlex

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.

fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueProceedings of the National Academy of Sciences · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBone health and treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchU.S. Public Health ServiceNational Cancer InstituteU.S. Food and Drug Administration
Mots-clésHoming (biology)Multiple myelomaNanomedicineTumor microenvironmentProstate cancerMedicineBortezomibCancer researchCancerCancer cellBone metastasisBone remodelingInternal medicineBiologyMaterials scienceNanotechnologyNanoparticle

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bone is a favorable microenvironment for tumor growth and a frequent destination for metastatic cancer cells. Targeting cancers within the bone marrow remains a crucial oncologic challenge due to issues of drug availability and microenvironment-induced resistance. Herein, we engineered bone-homing polymeric nanoparticles (NPs) for spatiotemporally controlled delivery of therapeutics to bone, which diminish off-target effects and increase local drug concentrations. The NPs consist of poly(D,L-lactic-co-glycolic acid) (PLGA), polyethylene glycol (PEG), and bisphosphonate (or alendronate, a targeting ligand). The engineered NPs were formulated by blending varying ratios of the synthesized polymers: PLGA-b-PEG and alendronate-conjugated polymer PLGA-b-PEG-Ald, which ensured long circulation and targeting capabilities, respectively. The bone-binding ability of Ald-PEG-PLGA NPs was investigated by hydroxyapatite binding assays and ex vivo imaging of adherence to bone fragments. In vivo biodistribution of fluorescently labeled NPs showed higher retention, accumulation, and bone homing of targeted Ald-PEG-PLGA NPs, compared with nontargeted PEG-PLGA NPs. A library of bortezomib-loaded NPs (bone-targeted Ald-Bort-NPs and nontargeted Bort-NPs) were developed and screened for optimal physiochemical properties, drug loading, and release profiles. Ald-Bort-NPs were tested for efficacy in mouse models of multiple myeloma (MM). Results demonstrated significantly enhanced survival and decreased tumor burden in mice pretreated with Ald-Bort-NPs versus Ald-Empty-NPs (no drug) or the free drug. We also observed that bortezomib, as a pretreatment regimen, modified the bone microenvironment and enhanced bone strength and volume. Our findings suggest that NP-based anticancer therapies with bone-targeting specificity comprise a clinically relevant method of drug delivery that can inhibit tumor progression in MM.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,579
Score d'incertitude au seuil0,144

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,267 · 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