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Enregistrement W2500651515 · doi:10.1158/1538-7445.am2016-2192

Abstract 2192: Fusogenic targeted liposomes as next-generation nanomedicine for prostate cancer

2016· article· en· W2500651515 sur OpenAlexaff
Jihane Mriouah, Rae Nesbitt, Deborah Sosnowski, Desmond Pink, Roy Duncan, Andries Ziljstra, John D. Lewis

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueProstate Cancer Treatment and Research
Établissements canadiensDalhousie UniversityUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLiposomeBiodistributionDoxorubicinBombesinDrug deliveryTargeted drug deliveryNanomedicineCancer researchCancerProstate cancerNanocarriersMedicineChemistryPharmacologyDrugIn vitroInternal medicineChemotherapyBiochemistryNanotechnologyMaterials scienceReceptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Metastatic or castrate-resistant is the second-leading cause of cancer mortality in males. In the past 3 years, chemotherapies have extended survival, but efficacy is limited by dose-limiting toxicities due to suboptimal biodistribution. We address the lack of specificity and accumulation in Castrate Resistant Prostate Cancer (CRPC) by developing a unique nano-carrier for drug delivery: targeted fusogenic liposomes. We have developed a platform whereby liposomes are formulated with fusion associated small transmembrane protein p14 displaying targeting ligands. The p14 protein catalyzes mixing of the liposomal bilayer with cell membranes to deliver the cargo directly into the cytoplasm, while the targeting ligand bombesin, allows for targeting to the Gastrin-releasing Peptide (GRPR) that is overexpressed in prostate cancer. We hypothesized that this novel targeted fusogenic liposome formulation would significantly improve the biodistribution and efficacy of chemotherapy. A clinical liposomal doxorubicin formulation (DOXIL) was modified to incorporate targeted fusogenic p14 protein. We then evaluated the efficacy and biodistribution of these new formulations using in vitro and in vivo models of CRPC. In PC3 cells, compared to conventional liposomes, intracellular levels of doxorubicin are increased by 15 and 25 times when p14 or p14-bombesin liposomes are used. Additionally, the IC50 is reduced from 85mM to 2mM. In mice bearing PC3 tumors treated with targeted fusogenic liposomal doxorubicin, we observed tumor growth inhibition of 57% (vs control). This establishes a proof of concept for an innovative targeted drug delivery system that may improve the outcome of patients with CRPC by enhancing the effect of approved drugs. Citation Format: Jihane M. Mriouah, Rae Lynn Nesbitt, Deborah Sosnowski, Desmond Pink, Roy Duncan, Andries Ziljstra, John D. Lewis. Fusogenic targeted liposomes as next-generation nanomedicine for prostate cancer. [abstract]. In: Proceedings of the 107th Annual Meeting of the American Association for Cancer Research; 2016 Apr 16-20; New Orleans, LA. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2016;76(14 Suppl):Abstract nr 2192.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,155
Tête enseignante GPT0,441
Écart entre enseignants0,286 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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