Treatment for Glioblastoma Multiforme Using Solid Lipid Nanoparticles with Grafted Melanotransferrin Antibody
Notice bibliographique
Résumé
Solid lipid nanoparticles (SLNs) comprising complex internal lipids were conjugated with melanotransferrin antibody (MA) to carry anticancer etoposide across the blood-brain barrier (BBB) for managing glioblastoma multiforme (GBM).MA was crosslinked on the surface of etoposide-loaded SLNs (ETP-SLNs) to target human brain-microvascular endothelial cells (HBMECs) and U87MG cells.The experimental evidences showed that an increase in the tripalmitin weight percentage in lipids enhanced the particle size and viability of U87MG cells, however decreased the etoposide loading efficiency, MA conjugation efficiency, and permeability coefficient for etoposide across the BBB.A high level of MA on the particle surface increased the atomic ratio of nitrogen to phosphorus and permeability coefficient for propidium iodide and etoposide across the BBB, however reduced the MA conjugation efficiency, transendothelial electrical resistance, and viability of U87MG cells.Based on immunochemical staining, we found that MA on ETP-SLNs triggered the melanotransferrin-mediated transcytosis and promoted the growth-inhibitory efficacy to U87MG cells.MAconjugated ETP-SLNs can be a promising colloidal delivery system for malignant GBM pharmacotherapy.
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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) | 0,000 | 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 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 ».