Increasing Doxorubicin Loading in Lipid-Shelled Perfluoropropane Nanobubbles via a Simple Deprotonation Strategy
Notice bibliographique
Résumé
Drug delivery to solid tumors using echogenic nanobubbles (NBs) and ultrasound (US) has recently gained significant interest. The approach combines attributes of nanomedicine and the enhanced permeation and retention (EPR) effect with the documented benefits of ultrasound to improve tumor drug distribution and treatment outcomes. However, optimized drug loading strategies, the drug-carrying capacity of NBs and their drug delivery efficiency have not been explored in depth and remain unclear. Here, we report for the first time on the development of a novel deprotonated hydrophobic doxorubicin-loaded C3F8 nanobubble (hDox-NB) for more effective US-mediated drug delivery. In this study, the size distribution and yield of hDox-NBs were measured via resonant mass measurement, while their drug-loading capacity was determined using a centrifugal filter technique. In vitro acoustic properties including contrast-imaging enhancement, initial echogenic signal and decay were assessed and compared to doxorubicin hydrochloride loaded-NBs (Dox.HCl-NBs). In addition, in vitro therapeutic efficacy of hDox-NBs was evaluated by cytotoxicity assay in human ovarian cancer cells (OVCAR-3). The results showed that the hDox-NBs were small (300.7 ± 4.6 nm), and the drug loading content was significantly enhanced (2 fold higher) compared to Dox.HCl-NBs. Unexpectedly, the in vitro acoustic performance was also improved by inclusion of hDox into NBs. hDox-NB showed higher initial US signal and a reduced signal decay rate compared to Dox.HCl-NBs. Furthermore, hDox-NBs combined with higher intensity US exhibited an excellent therapeutic efficacy in human ovarian cancer cells as shown in a reduction in cell viability. These results suggest that hDox-NBs could be considered as a promising theranostic agent to achieve a more effective noninvasive US-mediated drug delivery for cancer treatment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 tête enseignante, 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 ».