Theranostic pH-sensitive nanoparticles for highly efficient targeted delivery of doxorubicin for breast tumor treatment
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: A multifunctional theranostic nanoplatform integrated with environmental responses has been developed rapidly over the past few years as a novel treatment strategy for several solid tumors. We synthesized pH-sensitive poly(β-thiopropionate) nanoparticles with a supermagnetic core and folic acid (FA) conjugation (FA-doxorubicin-iron oxide nanoparticles [ [email protected] ]) to deliver an antineoplastic drug, DOX, for the treatment of folate receptor (FR)-overexpressed breast cancer. In addition to an imaging function, the nanoparticles can release their payloads in response to an environment of pH 5, such as the acidic environment found in tumors. After chemical ( 1 H nuclear magnetic resonance) and physical (morphology and supermagnetic) characterization, [email protected] were shown to demonstrate pH-dependent drug release profiles. Western blotting analysis revealed the expression of FRs in three breast cancer cell lines, MCF-7, BT549, and MD-MBA-231. The cell counting kit-8 assay and transmission electron microscopy showed that [email protected] had the strongest cytotoxicity against breast cancer cells, compared with free DOX and non-FR targeted nanoparticles ( [email protected] ), and caused cellular apoptosis. The [email protected] cellular uptake and intracellular internalization were clarified by fluorescence microscopy. [email protected] plus magnetic field treatment suppressed in vivo tumor growth in mice to a greater extent than either treatment alone; furthermore, the nanoparticles exerted no toxicity against healthy organs. Magnetic resonance imaging was successfully applied to monitor the nanoparticle accumulation. Our results suggest that theranostic pH-sensitive nanoparticles with dual targeting could enhance the available therapies for cancer. Keywords: theranostics, magnetic nanoparticle, pH sensitivity, folate receptor targeting, 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 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 ».