Self-Assembling Peptides: Potential Role in Tumor Targeting
Notice bibliographique
Résumé
This review focuses on the application of two classes of peptides, i.e., self-assembling peptides (SAPs) and cell-targeting peptides (CTPs), in the development of nanocarrier delivery systems. Self-assembling peptides are emerging in a wide range of biomedical and bioengineering applications and fall into several classes, including peptide amphiphilies, bolaamphiphile peptides, cyclic peptides, and ionic complementary peptides, which can be found naturally or synthesized. The advantage of synthesizing peptides is that their self-assembling properties can be exploited to form desirable structures for various applications. Another, unique property of self-assembling peptides, is stimuli-responsibility in different environments including various pHs, temperatures, ionic strengths, etc. These characteristics make peptides applicable in a wide range of biomaterials in drug discovery. This study reviews the design principles of well-known selfassembling peptides, as well as their physical/chemical properties. In addition, it discusses the therapeutic cancer-targeting peptides and current combinatorial peptide library methods used to identify targeting peptides. Cancer-targeting peptides can target either tumor cell surfaces or tumor vasculature. The RGD peptide is one of the first tumor-targeting peptides that can bind to self-assembling peptides or any other nanocarrier to improve the therapeutic efficiency of targeting drug delivery systems. Keywords: Cell-targeting peptide, combinatorial peptide library, ionic-complementary, phage-display, self-assembling peptide, stimuli-responsive, tumor targeting, vasculature, therapeutic cancer-targeting peptides, therapeutic efficiency, drug delivery systems, nanocarrier delivery systems, metastases, nanotechnology, bolaamphiphile peptides
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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) | 0,001 | 0,001 |
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 ».