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Enregistrement W4317039580 · doi:10.1063/5.0130259

Targeted nano-sized drug delivery to heterogeneous solid tumor microvasculatures: Implications for immunoliposomes exhibiting bystander killing effect

2023· article· en· W4317039580 sur OpenAlexaff
Mohammad Amin Abazari, M. Soltani, Farshad Moradi Kashkooli

Notice bibliographique

RevuePhysics of Fluids · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNanoparticle-Based Drug Delivery
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBystander effectInternalizationDrug deliveryDoxorubicinDrug carrierCancer researchDistribution (mathematics)Targeted drug deliveryDrugMedicineIntracellularCancer cellPharmacologyChemotherapyReceptorCancerImmunologyCell biologyBiologyNanotechnologyMaterials scienceInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Targeted drug delivery to cancer cells utilizing antibodies against oncogenic cell-surface receptors is an emerging therapeutical approach. Here, we developed a computational framework to evaluate the treatment efficacy of free Doxorubicin (Dox) and immunoliposome at different stages of vascular solid tumors. First, three different stages of vascularized tumor progression with various microvascular densities (MVDs) are generated using mathematical modeling of tumor-induced angiogenesis. Fluid flow in vascular and interstitial spaces is then calculated. Ultimately, convection-diffusion-reaction equations governing on classical chemotherapy (stand-alone Dox) and immunochemotherapy (drug-loaded nanoparticles) are separately solved to calculate the spatiotemporal concentrations of therapeutic agents. The present model considers the key processes in targeted drug delivery, including association/disassociation of payloads to cell receptors, cellular internalization, linker cleavage, intracellular drug release, and bystander-killing effect. Reducing MVD led to a decrease in the interstitial fluid pressure, allowing higher rates of the drug to enter the intratumoral environment. The current model also confirms the heterogeneous accumulation of Dox in the perivascular regions during classical chemotherapy. On the other hand, immunoliposomes exhibiting bystander-killing effect yield higher drug internalization during immunochemotherapy. The bystander-killing effect alongside intracellular Dox release and persistence of immunoliposomes within tumor over a longer period lead to more homogeneous drug distribution and a much greater fraction of killed cancer cells than the stand-alone chemotherapy. Present results can be used to improve the treatment efficacy of drug delivery at different stages of vascular tumors.

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,251 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations20
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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