Nanoparticle delivery of a pH-sensitive prodrug of doxorubicin and a mitochondrial targeting VES-H8R8 synergistically kill multi-drug resistant breast cancer cells
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Multi-drug resistance (MDR) remains a major obstacle in cancer treatment while being heavily dependent on mitochondrial activity and drug efflux. We previously demonstrated that cationic lipids, such as the vitamin E succinate modified octahistidine-octaarginine (VES-H 8 R 8 ) conjugate, target mitochondria, resulting in depolarized mitochondria and inhibited drug efflux in MDR breast cancer cells. We hypothesized that the effective cell uptake, efflux inhibition, and mitochondrial depolarization properties of VES-H 8 R 8 would synergistically enhance the toxicity of a pH-sensitive prodrug of doxorubicin (pDox) when co-encapsulated in nanoparticles (NPs). pDox was successfully synthesized and validated for pH-sensitive release from NPs under lysosome-mimicking, acidic conditions. The synergistic effect of VES-H 8 R 8 and pDox was confirmed against MDR breast cancer cells in vitro . Importantly, synergism was only observed when VES-H 8 R 8 and pDox were co-encapsulated in a single nanoparticulate system. The synergistic mechanism was investigated, confirming superior pDox uptake and retention, Pgp efflux inhibition, mitochondrial depolarization, and enhanced induction of ROS, and apoptosis. This work demonstrates the translational potential of doubly-loaded NPs co-encapsulating pDox with VES-H 8 R 8 to synergistically kill MDR breast cancer cells.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».