Targeted Codelivery of Prodigiosin and Simvastatin Using Smart BioMOF: Functionalization by Recombinant Anti-VEGFR1 scFv
Notice bibliographique
Résumé
Biological metal-organic frameworks (BioMOFs) are hybrid compounds in which metal nodes are linked to biocompatible organic ligands and have potential for medical application. Herein, we developed a novel BioMOF modified with an anti-VEGFR1 scFv antibody (D16F7 scFv). Our BioMOF is co-loaded with a combination of an anticancer compound and a lipid-lowering drug to simultaneously suppress the proliferation, growth rate and metastases of cancer cells in cell culture model system. In particular, Prodigiosin (PG) and Simvastatin (SIM) were co-loaded into the newly synthesized Ca-Gly BioMOF nanoparticles coated with maltose and functionalized with a recombinant maltose binding protein-scFv fragment of anti-VEGFR1 (Ca-Gly-Maltose-D16F7). The nanoformulation, termed PG + SIM-NP-D16F7, has been shown to have strong active targeting behavior towards VEGFR1-overexpresing cancer cells. Moreover, the co-delivery of PG and SIM not only effectively inhibits the proliferation of cancer cells, but also prevents their invasion and metastasis. The PG + SIM-NP-D16F7 nanocarrier exhibited stronger cytotoxic and anti-metastatic effects compared to mono-treatment of free drugs and drug-loaded nanoparticles. Smart co-delivery of PG and SIM on BioMOF nanoparticles had synergistic effects on growth inhibition and prevented cancer cell metastasis. The present nanoplatform can be introduced as a promising tool for chemotherapy compared with mono-treatment and/or non-targeted formulations.
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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 ».