Surface peptide functionalization of zeolitic imidazolate framework-8 for autonomous homing and enhanced delivery of chemotherapeutic agent to lung tumor cells
Notice bibliographique
Résumé
Chemotherapeutic agents used in treating certain cancer types operate in a non-selective manner tending to accumulate in normal, healthy tissue when high doses are used. To mitigate the toxicity effect resulting from this, there is an urgent need to develop active nano delivery systems capable of regulating optimal doses specifically to cancer cells without harming adjacent normal cells. Herein, we report a versatile nanoparticle - zeolitic imidazolate framework-8 (nZIF-8) - that is loaded with a chemotherapeutic agent (gemcitabine; GEM) and surface-functionalized with an autonomous homing system (Arg-Gly-Asp peptide ligand; RGD) via a straightforward, one-pot solvothermal reaction. Successful functionalization of the surface of nZIF-8 loaded GEM (GEM⊂nZIF-8) with RGD was proven by spectroscopic and electron microscopy techniques. This surface-functionalized nanoparticle (GEM⊂RGD@nZIF-8) exhibited enhanced uptake in human lung cancer cells (A549), compared with non-functionalized GEM⊂nZIF-8. The GEM⊂RGD@nZIF-8, experienced not only efficient uptake within A549, but also induced obvious cytotoxicity (75% at a concentration of 10 μg mL-1) and apoptosis (62%) after 48 h treatment when compared to the nanoparticle absent of the RGD homing system (GEM⊂nZIF-8). Most importantly, this surface-functionalized nanoparticle was more selective towards lung cancer cells (A549) than normal human lung fibroblast cells (MRC-5) with a selectivity index (SI) of 3.98. This work demonstrates a new one-pot strategy for realizing a surface-functionalized zeolitic imidazolate framework that actively targets cancer cells via an autonomous homing peptide system to deliver a chemotherapeutic payload effectively.
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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 ».