Changing Surface Polyethylene Glycol Architecture Affects Elongated Nanoparticle Penetration into Multicellular Tumor Spheroids
Notice bibliographique
Résumé
Nanoparticles (NPs) designed for biomedical applications are coated with protein-repellent polymers. Here, we examine the penetration of rodlike NPs with narrow size distributions ( L n = 170 nm, w n = 12 nm) into multicellular tumor spheroids prepared from two human cancer cell lines. Two types of NPs with different core materials [polyferrocenylsilane and cellulose nanocrystals (CNC)] were coated with a dense brush of poly(oligoethyleneglycol methacrylate) (POEGMA), while a second CNC NP sample was coated with a linear polyethylene glycol (PEG) brush. While the core material had little influence, the coating material was strikingly important, with POEGMA-coated NPs penetrating much more deeply into the tumor spheroids than the NPs coated with linear PEG. Localization experiments using 111 In-labeled POEGMA-coated CNC NPs showed that most of the radioactivity remained in the interstitial space (ca. 78%) with little cell uptake (ca. 6%). Hence, the deep penetration of these nanorods into tumor spheroids is associated with an interstitial diffusion pathway through the extracellular matrix and not cellular transcytosis.
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.
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) | 0,000 | 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 ».