Stability and Biodistribution of Thiol-Functionalized and <sup>177</sup>Lu-Labeled Metal Chelating Polymers Bound to Gold Nanoparticles
Notice bibliographique
Résumé
We are studying a novel radiation nanomedicine approach to treatment of breast cancer using 30 nm gold nanoparticles (AuNP) modified with polyethylene glycol (PEG) metal-chelating polymers (MCP) that incorporate 1,4,7,10-tetraazacyclododecane-1,4,7,10-tetraacetic acid (DOTA) chelators for complexing the β-particle emitter, (177)Lu. Our objective was to compare the stability of AuNP conjugated to MCP via a single thiol [DOTA-PEG-ortho-pyridyl disulfide (OPSS)], a dithiol [DOTA-PEG-lipoic acid (LA)] or multithiol end-group [PEG-pGlu(DOTA)8-LA4] and determine the elimination and biodistribution of these (177)Lu-labeled MCP-AuNP in mice. Stability to aggregation in the presence of thiol-containing dithiothreitol (DTT), L-cysteine or glutathione was assessed and dissociation of (177)Lu-MCP from AuNP in human plasma measured. Elimination of radioactivity from the body of athymic mice and excretion into the urine and feces was measured up to 168 h post-intravenous (i.v.) injection of (177)Lu-MCP-AuNP and normal tissue uptake was determined. ICP-AES was used to quantify Au in the liver and spleen and these were compared to (177)Lu. Our results showed that PEG-pGlu(DOTA)8-LA4-AuNP were more stable to aggregation in vitro than DOTA-PEG-LA-AuNP and both forms of AuNP were more stable to thiol challenge than DOTA-PEG-OPSS-AuNP. PEG-pGlu((177)Lu-DOTA)8-LA4 was the most stable in plasma. Whole body elimination of (177)Lu was most rapid for mice injected with (177)Lu-DOTA-PEG-OPSS-AuNP. Urinary excretion accounted for >90% of eliminated (177)Lu. All (177)Lu-MCP-AuNP accumulated in the liver and spleen. Liver uptake was lowest for PEG-pGlu((177)Lu-DOTA)8-LA4-AuNP but these AuNP exhibited the greatest spleen uptake. There were differences in Au and (177)Lu in the liver for PEG-pGlu((177)Lu-DOTA)8-LA4-AuNP. These differences were not correlated with in vitro stability of the (177)Lu-MCP-AuNP. We conclude that conjugation of AuNP with PEG-pGlu((177)Lu-DOTA)8-LA4 via a multithiol functional group provided the greatest stability in vitro and lowest liver uptake in vivo and is, therefore, the most promising for constructing (177)Lu-MCP-AuNP for radiation treatment of breast cancer.
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 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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».