A&nbsp;<sup>89</sup>Zr-labeled&nbsp;lipoplex nanosystem for image-guided gene delivery: design, evaluation of stability and in vivo behavior
Notice bibliographique
Résumé
Background: With the advances in radiopharmaceutical research, the development of image-guided therapy has become a major interest. While the development of theranostic nanotherapeutics is frequently associated with cancer chemotherapy, phototherapy and radiotherapy, there is little information available on the in vivo monitoring of gene delivery systems and the application of image-guided approach in gene therapy. The goal of this work was to determine the in vivo behavior of DNA delivery nanosystems - based on cationic gemini surfactants – designed for image-guided gene therapy. We tested the feasibility of monitoring tumor accumulation of gene delivery nanoparticles by positron emission tomography. Methods: To be able to conjugate radiotracers to the nanoparticles, a deferoxamine-modified gemini surfactant was synthesized, DNA-containing lipoplex nanoparticles were formulated, and radiolabeled with Zirconium-89 ( 89 Zr). The pharmacokinetics and biodistribution of 89 Zr labeled surfactant and 89 Zr labeled nanoparticles were monitored in mice by microPET/CT imaging and ex vivo gamma counting. Results: Modification of the nanoparticles with deferoxamine did not alter their physicochemical properties. The radiolabeled nanoparticles (labeling efficiency of 95±3%) were stable in PBS and serum. The biological half-life of the 89 Zr labeled nanoparticles was significantly higher compared to 89 Zr labeled surfactant. As expected, the nanoparticles had significantly higher liver accumulation than the radiolabeled surfactant alone and lower kidney accumulation. Tumor uptake was detected at 2 hours post injection and decreased throughout the 3-day monitoring. Conclusion: We propose that radiolabeling DNA delivery lipoplex nanosystems is a promising approach for the design and optimization of image-guided nanomedicines, especially in the context of cancer gene therapy. Keywords: gemini surfactant, pharmacokinetic, biodistribution, melanoma, microPET imaging
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 ».