Targeting Signaling Pathways of Hyaluronic Acid and Integrin Receptors by Synergistic Combination Nanocomposites Inhibits Systemic Metastases and Primary Triple Negative Breast Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Triple negative breast cancer (TNBC) has a poor prognosis due to its aggressive nature, high incidence of distant metastasis, and lack of targets for effective therapy. Therefore, a novel multifunctional biopolymer‐anticancer drug combination nanomedicine is designed for the prevention of spontaneous metastasis while treating primary TNBC. Oligomeric hyaluronic acid (oHA) and doxorubicin (DOX) at a synergistic ratio against TNBC cells are co‐loaded in a polymer‐lipid hybrid nanoparticle (PLN) which is then functionalized with an internalizing cyclic peptide iRGD (iRGD‐DOX‐oHA‐PLN). iRGD conjugation enhances cellular uptake and cytotoxicity in vitro and nanoparticle (NP) accumulation in human TNBC tumors that overexpress integrins. NP‐delivered oHA inhibits cell migration and invasion in vitro via the intracellular release of oHA that interacts with the receptor for hyaluronan mediated motility and downregulates the phospho‐extracellular signal‐regulated kinase (p‐ERK) signaling pathway. Intravenously injected iRGD‐DOX‐oHA‐PLN significantly inhibits the growth of primary TNBC tumors in a mouse model and prevents spontaneous metastasis to the lungs and lymph nodes, superior to free solutions of DOX, oHA, or both and NP formulations loaded with DOX or oHA. These results suggest that iRGD‐DOX‐oHA‐PLN can be a promising bioactive polymer‐drug combination nanomedicine for the treatment of TNBC and prevention of its spontaneous metastasis.
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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 ».