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Enregistrement W2125448695 · doi:10.1186/1471-2407-12-419

Mechanistic studies of Gemcitabine-loaded nanoplatforms in resistant pancreatic cancer cells

2012· article· en· W2125448695 sur OpenAlexfundno aff
Anne‐Laure Papa, Sudipta Basu, Poulomi Sengupta, Deboshri Banerjee, Shiladitya Sengupta, Rania Harfouche

Notice bibliographique

RevueBMC Cancer · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNanoparticle-Based Drug Delivery
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchCharles A. King TrustU.S. Department of Defense
Mots-clésGemcitabinePancreatic cancerApoptosisCancer cellDrug deliveryCancer researchIntracellularCytotoxicityEndoplasmic reticulumPLGAMedicineCancerCell biologyChemistryBiophysicsIn vitroMaterials scienceNanotechnologyInternal medicineBiologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,830

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)0,0010,000

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,256 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations52
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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