Lipoprotein Nanoplatform for Targeted Delivery of Diagnostic and Therapeutic Agents
Notice bibliographique
Résumé
Low-density lipoprotein (LDL) provides a highly versatile natural nanoplatform for delivery of visible or near-infrared fluorescent optical and magnetic resonance imaging (MRI) contrast agents and photodynamic therapy and chemotherapeutic agents to normal and neoplastic cells that overexpress low-density lipoprotein receptors (LDLRs). Extension to other lipoproteins ranging in diameter from about 10 nm (high-density lipoprotein [HDL]) to over a micron (chylomicrons) is feasible. Loading of contrast or therapeutic agents onto or into these particles has been achieved by protein loading (covalent attachment to protein side chains), surface loading (intercalation into the phospholipid monolayer), and core loading (extraction and reconstitution of the triglyceride/cholesterol ester core). Core and surface loading of LDL have been used for delivery of optical imaging agents to tumor cells in vivo and in culture. Surface loading was used for delivery of gadolinium-bis-stearylamide contrast agents for in vivo MRI detection in tumor-bearing mice. Chlorin and phthalocyanine near-infrared photodynamic therapy agents (≤ 400/LDL) have been attached by core loading. Protein loading was used to reroute the LDL from its natural receptor (LDLR) to folate receptors and could be used to target other receptors. A semisynthetic nanoparticle has been constructed by coating magnetite iron oxide nanoparticles with carboxylated cholesterol and overlaying a monolayer of phospholipid to which apolipoprotein A1 or E was adsorbed for targeting HDL or adsorbing synthetic amphipathic helical peptides ltargeting LDL or folate receptors. These particles can be used for in situ loading of magnetite into cells for MRI-monitored cell tracking or gene expression.
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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 | 0,001 |
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 ».