Encapsulation of a Small Hydrophilic Drug in Injectable PLGA Microparticles for Treatment of Pancreatic Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Pancreatic cancer is the fourth largest cause of cancer-related deaths in Canada, and has the highest mortality rate of all major cancers. The typical methods of treatment: chemotherapy and radiation have significant side effects, as they do not target the tumour specifically. Targeted therapies are being developed that would specifically affect the pancreatic tumour, leaving healthy cells undamaged. A small, hydrophilic drug has been shown to inhibit the activity of Neu1 sialidase, an enzyme involved in the activation of the growth process, which is upregulated in tumour cells. Previous research has shown that encapsulation of the drug in a surgically implanted PLGA capsule allows for drug release over a period of several weeks, inhibiting tumour growth. A microparticle form is desired, to decrease the invasiveness of the treatment. Encapsulation of the drug was performed using an aqueous double-emulsion method, resulting in a drug encapsulation efficiency of 37%. A mean particle size of 125 was obtained, within the range acceptable for injectable particles. Further experiments will be performed to compare the encapsulation efficiency with microparticles prepared using an organic single-emulsion method. The release kinetics of the drug will be characterized in vitro using HPLC analysis, and its effectiveness in inhibiting tumour growth will be assessed using tumour cell cultures and animal models. Should this dosage form prove effective at inhibiting tumour growth, it may lead to the formulation of an injectable dosage form capable of sustained release.
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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) | 0,001 | 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 ».