Improvements in Drug-Delivery Properties by Co-Encapsulating Curcumin in SN-38-Loaded Anticancer Polymeric Nanoparticles
Notice bibliographique
Résumé
SN-38 is an immensely potent anticancer agent although its use necessitates encapsulation to overcome issues of poor solubility and stability. Since SN-38 is a notoriously challenging drug to encapsulate, new avenues to increase encapsulation efficiency in polymer nanoparticles (PNPs) are needed. In this paper, we show that nanoprecipitation with curcumin (CUR) increases SN-38 encapsulation efficiencies in coloaded SN-38/CUR-PNPs based on poly(ε-caprolactone)- block -poly(ethylene glycol) (PCL- b -PEG) by up to a factor of 10. In addition, we find a dramatic decrease in PNP polydispersities, from 0.34 to 0.07, as the initial CUR-to-polymer ratio increases from 0 to 10, with only a modest increase in PNP size (from 40 to 55 nm). Compared to coloaded PNP formation using nanoprecipitation in the bulk or in a gas–liquid, a two-phase microfluidic reactor shows similar trends with respect to CUR content, although improvements in SN-38 encapsulation efficiencies both with and without CUR are found using the microfluidic method. Additional precipitation studies without copolymer suggest that CUR increases the dispersion of SN-38 in the solvent medium of micelle formation, which may contribute to the observed encapsulation enhancement. Cytotoxicity studies of unencapsulated SN-38/CUR mixtures show that addition of CUR does not significantly affect SN-38 potency against either U87 (glioblastoma) or A204 (rhabdomyosarcoma) cell lines. However, we find significant differences in the potencies of SN-38/CUR-PNP formulations depending on initial CUR amounts, with an optimized formulation showing subnanomolar cytotoxicity against A204 cells, significantly more potent than either free SN-38 or PNPs containing only SN-38.
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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) | 0,001 | 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 ».