Mechanistic studies of Gemcitabine-loaded nanoplatforms in resistant pancreatic cancer cells
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Pancreatic cancer remains the deadliest of all cancers, with a mortality rate of 91%. Gemcitabine is considered the gold chemotherapeutic standard, but only marginally improves life-span due to its chemical instability and low cell penetrance. A new paradigm to improve Gemcitabine's therapeutic index is to administer it in nanoparticles, which favour its delivery to cells when under 500 nm in diameter. Although promising, this approach still suffers from major limitations, as the choice of nanovector used as well as its effects on Gemcitabine intracellular trafficking inside pancreatic cancer cells remain unknown. A proper elucidation of these mechanisms would allow for the elaboration of better strategies to engineer more potent Gemcitabine nanotherapeutics against pancreatic cancer. METHODS: Gemcitabine was encapsulated in two types of commonly used nanovectors, namely poly(lactic-co-glycolic acid) (PLGA) and cholesterol-based liposomes, and their physico-chemical parameters assessed in vitro. Their mechanisms of action in human pancreatic cells were compared with those of the free drug, and with each others, using cytotoxity, apoptosis and ultrastructural analyses. RESULTS: Physico-chemical analyses of both drugs showed high loading efficiencies and sizes of less than 200 nm, as assessed by dynamic light scattering (DLS) and transmission electron microscopy (TEM), with a drug release profile of at least one week. These profiles translated to significant cytotoxicity and apoptosis, as well as distinct intracellular trafficking mechanisms, which were most pronounced in the case of PLGem showing significant mitochondrial, cytosolic and endoplasmic reticulum stresses. CONCLUSIONS: Our study demonstrates how the choice of nanovector affects the mechanisms of drug action and is a crucial determinant of Gemcitabine intracellular trafficking and potency in pancreatic cancer settings.
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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) | 0,001 | 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 ».