Bioinspired Nanocomplexes Comprising Phenolic Acid Derivative and Human Serum Albumin for Cancer Therapy
Notice bibliographique
Résumé
Inspired by the natural phenomenon of phenolic-protein interactions, we translate this "naturally evolved interaction" to a "phenolic acid derivative based albumin bound" technology, through the synthesis of phenolic acid derivatives comprising a therapeutic cargo linked to a phenolic motif. Phenolic acid derivatives can bind to albumin and form nanocomplexes after microfluidic mixing. This strategy has been successfully applied to different types of anticancer drugs, including taxanes, anthraquinones, etoposides, and terpenoids. Paclitaxel was selected as a model drug for an in-depth study. Three novel paclitaxel-phenolic acid conjugates have been synthesized. Molecular dynamics simulations provide insights into the self-assembled mechanisms of phenolic-protein nanocomplexes. The nanocomplexes show improved pharmacokinetics, elevated tolerability, decreased neurotoxicity, and enhanced anticancer efficacies in multiple murine xenograft models of breast cancer, in comparison with two clinically approved formulations, Taxol (polyoxyethylated castor oil-formulated paclitaxel) and Abraxane (nab-paclitaxel). Such a robust system provides a broadly applicable platform for the development of albumin-based nanomedicines and has great potential for clinical translation.
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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) | 0,000 | 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 ».