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Enregistrement W4283644807 · doi:10.1007/s13346-022-01170-1

Pre-clinical 2D and 3D toxicity response to a panel of nanomaterials; comparative assessment of NBM-induced liver toxicity

2022· article· en· W4283644807 sur OpenAlex
Melissa Anne Tutty, Gabriele Vella, Adriele Prina‐Mello

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueDrug Delivery and Translational Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLiver physiology and pathology
Établissements canadiensTrinity College
Organismes subventionnairesH2020 HealthHorizon 2020 Framework ProgrammeH2020 Leadership in Enabling and Industrial TechnologiesEuropean CommissionIrish Research eLibrary
Mots-clésNanomedicineClinical trialDrug toxicityMedicineToxicityDrugRisk analysis (engineering)NanotechnologyPharmacologyPathologyMaterials scienceInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Nanobiomaterials, or NBMs, have been used in medicine and bioimaging for decades, with wide-reaching applications ranging from their uses as carriers of genes and drugs, to acting as sensors and probes. When developing nanomedicine products, it is vitally important to evaluate their safety, ensuring that both biocompatibility and efficacy are achieved so their applications in these areas can be safe and effective. When discussing the safety of nanomedicine in general terms, it is foolish to make generalised statements due to the vast array of different manufactured nanomaterials, formulated from a multitude of different materials, in many shapes and sizes; therefore, NBM pre-clinical screening can be a significant challenge. Outside of their distribution in the various tissues, organs and cells in the body, a key area of interest is the impact of NBMs on the liver. A considerable issue for researchers today is accurately predicting human-specific liver toxicity prior to clinical trials, with hepatotoxicity not only the most cited reasons for withdrawal of approved drugs, but also a primary cause of attrition in pre-launched drug candidates. To date, no simple solution to adequately predict these adverse effects exists prior to entering human experimentation. The limitations of the current pre-clinical toolkit are believed to be one of the main reasons for this, with questions being raised on the relevance of animal models in pre-clinical assessment, and over the ability of conventional, simplified in vitro cell–based assays to adequately assess new drug candidates or NBMs. Common 2D cell cultures are unable to adequately represent the functions of 3D tissues and their complex cell–cell and cell–matrix interactions, as well as differences found in diffusion and transport conditions. Therefore, testing NBM toxicity in conventional 2D models may not be an accurate reflection of the actual toxicity these materials impart on the body. One such method of overcoming these issues is the use of 3D cultures, such as cell spheroids, to more accurately assess NBM-tissue interaction. In this study, we introduce a 3D hepatocellular carcinoma model cultured from HepG2 cells to assess both the cytotoxicity and viability observed following treatment with a variety of NBMs, namely a nanostructured lipid carrier (in the specific technical name = LipImage ™ 815), a gold nanoparticle (AuNP) and a panel of polymeric (in the specific technical name = PACA) NBMs. This model is also in compliance with the 3Rs policy of reduction, refinement and replacement in animal experimentation [1], and meets the critical need for more advanced in vitro models for pre-clinical nanotoxicity assessment. Graphical abstract Pipeline for the pre-clinical assessment of NBMs in liver spheroid model

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,896
Score d'incertitude au seuil0,414

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,234
Tête enseignante GPT0,466
Écart entre enseignants0,231 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle