Preparation, Characterization, Pharmacokinetic, and Therapeutic Potential of Novel 6-Mercaptopurine-Loaded Oral Nanomedicines for Acute Lymphoblastic Leukemia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Acute lymphoblastic leukemia (ALL) is the most common hematologic malignancy in children. It requires a long and rigorous course of chemotherapy treatments. 6-Mercaptopurine (6-MP) is one of the primary drugs used in chemotherapy. Unfortunately, its efficacy has been limited due to its insolubility, poor bioavailability and serious adverse effects. To overcome these drawbacks, we constructed 6-mercaptopurine (6-MP)-loaded nanomedicines (6-MPNs) with biodegradable poly(lactide-co-glycolide) (PLGA) to enhance the anticancer efficacy of 6-MP. METHODS: We prepared the 6-MPNs using a double-emulsion solvent evaporation method, characterizing them for the physicochemical properties. We then investigated the plasma, intestinal region and other organs in Sprague Dawley (SD) rats for pharmacokinetics. Additionally, we evaluated its anticancer efficacy in vitro on the human T leukemia cell line Jurkat and in vivo on the ALL model mice. RESULTS: The 6-MPNs were spherical in shape with uniform particle size and high encapsulation efficiency. The in vitro release profile showed that 6-MPNs exhibited a burst release that a sustained release phase then followed. The apoptosis assay demonstrated that 6-MPNs could improve the in vitro cytotoxicity in Jurkat cells. Pharmacokinetics profiles revealed that 6-MPNs had improved oral bioavailability. Tissue distribution experiments indicated that 6-MPNs increased the duodenum absorption of 6-MP, at the same time having a low accumulation of the toxic metabolites of 6-MP. The in vivo pharmacodynamics study revealed that 6-MPNs could prolong the survival time of the ALL model mice. The prepared 6-MPNs, therefore, have superior properties in terms of anticancer efficacy against ALL with reduced systemic toxicity. CONCLUSION: Our nanomedicines provide a promising delivery strategy for 6-MP; they offer a simple preparation method and high significance for clinical translation.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».