Enhanced uptake of polyethylene glycol coated gold nanoparticles for improved therapeutics
Notice bibliographique
Résumé
Polyethylene glycol (PEG) has promoted the prospective cancer treatment applications of gold nanoparticles (GNPs). PEG is widely used in providing GNPs with stealth properties, hence prolonging blood circulation times. GNPs coated with PEG (PEG-GNPs) take advantage of the enhanced permeability and retention effect in tumor environments, making them suitable for targeted treatment. The cellular uptake of PEG-GNPs is significantly lower than uncoated GNPs in vitro. PEG minimizes PEG-GNP interaction with ligands that mediate cancer cell uptake, causing reduced GNP uptake in comparison to uncoated GNP. As intracellular localization of GNPs maximizes its therapeutic enhancement, there is a need to improve the uptake of PEG-GNPs. To improve cell entry, receptor mediated endocytosis peptides were conjugated with PEG-GNPs of varying core sizes. Spherical GNPs of diameters 14, 50 and 70 nm with a PEG chain length of 2 kDa were used to determine a preferred core size for uptake in vitro in HeLa and MDA-MB-231 cells. A preliminary study using surface-modified GNPs as a radiosensitizer to a megavoltage clinical photon beam was done to assess its therapeutic application.
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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 ».