Preparation of polydopamine based redox-sensitive magnetic nanoparticles for doxorubicin delivery and MRI detection
Notice bibliographique
Résumé
To improve the water-dispersity of superparamagnetic iron oxide nanoparticles (SPIONs), a novel polydopamine based redox-sensitive copolymer modified SPIONs were prepared for the biomedical application to deliver doxorubicin (DOX) and magnetic resonance imaging (MRI) detection. The major components of this nanoparticle include SPIONs and the redox-sensitive polydopamine (rPDA) crosslinked copolymer, where N,N-Bis(acryloyl) cystamine served as cross-linker, dopamine methacrylamide and a long-chain polyethylene glyco methyl ether methacrylate acted as comonomers. Here the rPDA@SPIONs were formed by the ligand exchange reaction of dopamine moiety with the oleic acid layer capped on the surface of SPIONs, and the inner area of the nanoparticles formed a reservoir for DOX, while the hydrophilic PEG moiety helped the nanoparticles well-dispersible in aqueous solution. The DOX-loaded rPDA@SPIONs demonstrated a high drug loading efficiency of 857 μg DOX per mg iron, and a strong T2 relaxivity of 123 mM-1·S-1 for MRI. The drug release analysis of drug-loaded nanoparticles showed a sustained and high cumulative drug release in GSH up to 73% within 48 h, rather than the relatively low release rate of 37% in PBS (pH 7.4) without GSH. All the results showed that the designed magnetic nanoparticle may be a promising vehicle for anticancer drug delivery with stimuli-triggered drug release behavior, and also a foundation for building smart theranostic formulations for efficient detection through MRI.
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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 ».