Gold Nanoparticle as a Model Nanoparticle System for EfficientDelivery of Anticancer Drugs
Notice bibliographique
Résumé
Only a small fraction of anticancer drugs gets (<0.01%) into the tumor when they are administered as free drugs to cancer patients.This results in many side effects to patients since drug molecules get into healthy, normal cells as well as tumour cells.We propose using gold nanoparticles (GNPs) for controlled and optimized delivery of drugs to overcome the side effects of poor distribution of anticancer drugs.Our studies show that normal cells take much less GNPs in contrast to tumor cells making them a more selective delivery vehicle for anticancer drugs.In this study, we have shown that GNPs offer the possibility of transporting major quantities of drugs due to their large surface-to-volume ratio.We have functionalized GNPs with natural peptides and polyethylene glycol for effective intracellular targeting and biocompatibility, respectively.In this in vitro study, we chose to use bleomycin (BLM) as the anticancer drug due to its limited therapeutic efficiency (harmful side effects).BLM was conjugated onto GNPs through a thiol bond.The effectiveness of BLM was observed by visualizing DNA double strand breaks and by calculating the survival fraction.The action of the drug (where the drug takes effect) is known to be in the nucleus, and our experiments have shown that some of the GNPs carrying BLM were present in the nucleus.The use of GNPs to deliver anticancer drugs increased the delivery and therapeutic efficacy compared to the free drug.Combined use of radiation therapy and chemotherapy is being used to treat locally advanced tumors.It is shown that GNPs can also be used as radiation dose enhancers.Therefore, this GNP-based drug carrier will make a paradigm change in achieving a significantly higher therapeutic ratio while minimizing side effects of both chemotherapy and radiotherapy while improving the quality of life of cancer patients.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».