Influencing Selectivity to Cancer Cells with Mixed Nanoparticles Prepared from Albumin–Polymer Conjugates and Block Copolymers
Notice bibliographique
Résumé
Albumin-based nanoparticles are widely used to delivery anticancer drug because they promote the accumulation of drugs in tumor sites. Nanoparticles with surface immobilized albumin are widely described in literature, although mixed nanoparticles with systematically modified ratios between albumin and PEG-based material are less common. In this work, hybrid nanoparticles were prepared by coassembly of a PEG-based amphiphilic block copolymer together with a polymer-protein conjugate. Poly(oligo(ethylene glycol) methyl ether acrylate)-poly(ε-caprolactone) (POEGMEA-PCL) was prepared by a combination of ring-opening polymerization and reversible addition-fragmentation chain transfer (RAFT) polymerization, while the polymer-protein conjugate was obtained by reacting poly(ε-caprolactone) with bovine serum albumin (BSA-PCL). Co-assembly of both amphiphiles at different ratios, with and without curcumin as a drug, led to hybrid nanoparticles with various amount of albumin on the particle surface. The resulting hybrid nanoparticles were similar in size (100-120 nm), but increasing the amount of albumin on the surface led to a more-negative ζ potential. The cytotoxicity of the curcumin-loaded nanoparticles was examined on several cell lines. The curcumin-loaded nanoparticles with high amount of albumin led to high cytotoxicity against breast cancer cell lines (MDA-MB-231 and MCF-7), which coincided with high cellular uptake. However, the cytotoxicity of the curcumin-loaded nanoparticles against CHO cells and RAW264.7 cells was reduced, suggesting that albumin can facilitate selectivity toward cancer cells.
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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 | 0,000 |
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 ».