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Enregistrement W2126787644 · doi:10.1111/j.1751-1097.2011.01035.x

Antitumor Efficacy of Photodynamic Therapy Using Novel Nanoformulations of Hypocrellin Photosensitizer SL052

2011· article· en· W2126787644 sur OpenAlexaff
Mladen Korbelik, Ragupathy Madiyalakan, Thomas Woo, Azita Haddadi

Notice bibliographique

RevuePhotochemistry and Photobiology · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhotodynamic Therapy Research Studies
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanQuest University CanadaBC Cancer Agency
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhotodynamic therapyPhotosensitizerPLGAPolyvinylpyrrolidoneGlycolic acidChemistryDrugPharmacologyNanoparticleMedicineNanotechnologyMaterials scienceLactic acidPhotochemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent preclinical and clinical testing of hypocrellin-based photosensitizer SL052 for use in photodynamic therapy (PDT) of cancer has shown encouraging results. Further optimization of its formulation for delivery could considerably extend the therapeutic efficiency of this drug. A nanoformulation encapsulating SL052 into biodegradable polymer poly(lactic-co-glycolic acid) (PLGA) was developed using a single-emulsion solvent evaporation technique and characterized in terms of particle size and loading of the photosensitizing agent. This nanoformulation, SL052-PLGA-nanoparticles (NPs), was compared with recently created nanoformulation based on polyvinylpyrrolidone (SL052-PVP-NPs) and standard liposomal SL052 preparation in terms of efficacy when used for PDT treatment of squamous cell carcinomas SCCVII growing subcutaneously in syngeneic mice. The therapeutic effect of PDT using these three different SL052 formulations was tested for both 1 and 4 h intervals between drug injection and tumor light exposure. The longer time interval produced higher tumor cure rates with all SL052 preparations. With both drug-light intervals, PDT based on SL052-PLGA-NPs produced superior therapeutic benefit compared with the other two SL052 formulations.

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)0,000
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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,975

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,257 · 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

Citations19
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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