Colloidal Drug Formulations Can Explain “Bell-Shaped” Concentration–Response Curves
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Drug efficacy does not always increase sigmoidally with concentration, which has puzzled the community for decades. Unlike standard sigmoidal curves, bell-shaped concentration-response curves suggest more complex biological effects, such as multiple-binding sites or multiple targets. Here, we investigate a physical property-based mechanism for bell-shaped curves. Beginning with the observation that some drugs form colloidal aggregates at relevant concentrations, we determined concentration-response curves for three aggregating anticancer drugs, formulated both as colloids and as free monomer. Colloidal formulations exhibited bell-shaped curves, losing activity at higher concentrations, while monomeric formulations gave typical sigmoidal curves, sustaining a plateau of maximum activity. Inverting the question, we next asked if molecules with bell-shaped curves, reported in the literature, form colloidal aggregates at relevant concentrations. We selected 12 molecules reported to have bell-shaped concentration-response curves and found that five of these formed colloids. To understand the mechanism behind the loss of activity at concentrations where colloids are present, we investigated the diffusion of colloid-forming dye Evans blue into cells. We found that colloidal species are excluded from cells, which may explain the mechanism behind toxicological screens that use Evans blue, Trypan blue, and related dyes.
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.
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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 découle