The biodistribution and pharmacokinetic evaluation of choline-bound gold nanoparticles in a human prostate tumor xenogra_ model
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Gold nanoparticles (GNPs) have attracted significant attention in the treatment of cancer due to their potential as novel radiation enhancers, particularly when functionalized with various targeting ligands. The aim of this study was to assess the biodistribution and pharmacokinetic characteristics of a novel choline-bound GNP (choline-GNP) stabilized with polyethelenimine (PEI). METHODS: Choline bound to 27 nm diameter GNPs was characterized using transmission electron microscopy (TEM), X-ray photoelectron spectroscopy (XPS) and Fourier transform infrared spectroscopy (FTIR). Toxicity of choline-GNPs was examined on DU-145 prostate cancer cells using an MTT assay. Using balb/c mice bearing flank DU-145 prostate tumors, choline-GNPs bio-distribution was measured using inductively coupled mass spectroscopy (ICP-MS). Blood, heart, lung, liver, spleen, brain, kidney and tumor gold content were examined at multiple time points over a 24-hour period after tail vein injection. RESULTS: An MTT assay using DU-145 prostate cancer cells yielded a 95% cell viability 72 hours after choline-GNP administration. The tumor GNP area under the concentration-time curve during the first 4 hours (AUC0-4) was 2.2 µg/ml h, representing 13% of the circulating blood GNP concentration over the same time period. The maximum intra-tumor GNP concentration observed was 1.4% of the injected dose per gram of tumor tissue (%ID/g) one hour post injection. CONCLUSIONS: GNPs functionalized with choline demonstrates a viable future nanoparticle platform with increased intra-tumor uptake as compared to unconjugated GNPs. Decreased intra-hepatic accumulation appears to be the reason for the improved systemic bioavailability. The next logical translational investigation will incorporate external beam radiation with the observed maximum intra-tumor uptake.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,005 |
| 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 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 ».