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Enregistrement W4212941728 · doi:10.7150/thno.68000

Multi-modal molecular imaging maps the correlation between tumor microenvironments and nanomedicine distribution

2022· article· en· W4212941728 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueTheranostics · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueMass Spectrometry Techniques and Applications
Établissements canadiensInstitute of Infection and Immunity
Organismes subventionnairesCancer Research UK
Mots-clésNanomedicineBiodistributionMass cytometryContext (archaeology)Drug deliveryDistribution (mathematics)Tumor microenvironmentNanotechnologyBiomedical engineeringChemistryCancer researchNanoparticleMedicineMaterials scienceTumor cellsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Gaining insight into the heterogeneity of nanoparticle drug distribution within tumors would improve both design and clinical translation of nanomedicines. There is little data showing the spatio-temporal behavior of nanomedicines in tissues as current methods are not able to provide a comprehensive view of the nanomedicine distribution, released drug or its effects in the context of a complex tissue microenvironment. Methods: A new experimental approach which integrates the molecular imaging and bioanalytical technologies MSI and IMC was developed to determine the biodistribution of total drug and drug metabolite delivered via PLA-PEG nanoparticles and to overlay this with imaging of the nanomedicine in the context of detailed tumor microenvironment markers. This was used to assess the nanomedicine AZD2811 in animals bearing three different pre-clinical PDX tumors. Results: This new approach delivered new insights into the nanoparticle/drug biodistribution. Mass spectrometry imaging was able to differentiate the tumor distribution of co-dosed deuterated non-nanoparticle-formulated free drug alongside the nanoparticle-formulated drug by directly visualizing both delivery approaches within the same animal or tissue. While the IV delivered free drug was uniformly distributed, the nanomedicine delivered drug was heterogeneous. By staining for multiple biomarkers of the tumor microenvironment on the same tumor sections using imaging mass cytometry, co-registering and integrating data from both imaging modalities it was possible to determine the features in regions with highest nanomedicine distribution. Nanomedicine delivered drug was associated with regions higher in macrophages, as well as more stromal regions of the tumor. Such a comparison of complementary molecular data allows delineation of drug abundance in individual cell types and in stroma. Conclusions: This multi-modal imaging solution offers researchers a better understanding of drug and nanocarrier distribution in complex tissues and enables data-driven drug carrier design.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,595
Score d'incertitude au seuil0,326

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,220 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle