One-Step Synthesis of Nanoliposomal Copper Diethyldithiocarbamate and Its Assessment for Cancer Therapy
Notice bibliographique
Résumé
The metal complex copper diethyldithiocarbamate (CuET) induces cancer cell death by inhibiting protein degradation and induces proteotoxic stress, making CuET a promising cancer therapeutic. However, no clinical formulation of CuET exists to date as the drug is insoluble in water and exhibits poor bioavailability. To develop a scalable formulation, nanoliposomal (LP) CuET was synthesized using ethanol injection as a facile one-step method that is suitable for large-scale manufacturing. The nanoparticles are monodispersed, colloidally stable, and approximately 100 nm in diameter with an encapsulation efficiency of over 80%. LP-CuET demonstrates excellent stability in plasma, minimal size change, and little drug release after six-month storage at various temperatures. Additionally, melanoma cell lines exhibit significant sensitivity to LP-CuET and cellular uptake occurs predominantly through endocytosis in YUMM 1.7 cancer cells. Intracellular drug delivery is mediated by vesicle acidification with more nanoparticles being internalized by melanoma cells compared with RAW 264.7 macrophages. Additionally, the nanoparticles preferentially accumulate in YUMM 1.7 tumors where they induce cancer cell death in vivo. The development and characterization of a stable and scalable CuET formulation illustrated in this study fulfils the requirements needed for a potent clinical grade formulation.
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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) | 0,001 | 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 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 ».