Design of Hybrid MnO<sub>2</sub>‐Polymer‐Lipid Nanoparticles with Tunable Oxygen Generation Rates and Tumor Accumulation for Cancer Treatment
Notice bibliographique
Résumé
Manganese dioxide (MnO2) nanoparticles (NPs) were discovered in previous work to be effective in improving tumor oxygenation (hypoxia) and reducing H2O2 and acidity in the tumor microenvironment (TME) via local injection. To develop MnO2 formulations useful for clinical application, hybrid NPs are designed with tailored hydrophobicity and structure suitable for intravenous injection, with good blood circulation, biocompatibility, high tumor accumulation, and programmable oxygen generation rate. Two different hybrid NPs are constructed by embedding polyelectrolyte‐MnO2 (PMD) in hydrophilic terpolymer/protein‐MnO2 (TMD) or hydrophobic polymer/lipid‐MnO2 (LMD) matrices. The in vitro reactivity of the MnO2 toward H2O2 is controlled by matrix material and NP structure and dependent on pH with up to two‐fold higher O2 generation rate at acidic (tumor) pH than at systemic pH. The hybrid NPs are found to be safe to cells in vitro and organs in vivo and effectively decrease tumor hypoxia and hypoxia‐inducible‐factor‐1alpha through local or systemic administration. Fast acting TMD reduces tumor hypoxia by 70% in 0.5 h by local injection. Slow acting LMD exhibits superior tumor accumulation and retention through the systemic administration and decreased hypoxia by 45%. These findings encourage a broader use of hybrid MD NPs to overcome TME factors for cancer treatment.
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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 ».