Active Hydrophilic Graphene Oxide Nanocomposites Delivery Mediated by Adipose-Derived Stem Cell for Elevated Photothermal Therapy of Breast Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Graphene oxide (GO) and its derivatives have recently been identified as promising candidates for early disease diagnosis and therapy. However, the physiological stability and precise launch requirements present limitations on further clinical practices. Adipose-derived stem cells (ADSCs) were employed as an unobstructed biological vehicle to address the validate this ADSC-based tumor-targeting system for highly efficient GO delivery combined with two-stage NIR radiation for superior tumor ablation. Methods: GO was modified with poly-ethylene glycol (PEG) and folic acid (FA). Afterward, the GO nanocomposite was internalized into ADSCs. The GO-PEG-FA-laden ADSCs were injected into the tail veins of the tumor-bearing mice. Subsequently, first-stage NIR radiation was utilized to disrupt the ADSCs for GO-PEG-FA release. After this, the heat generated by secondary-stage NIR radiation destroy the malignant cells and shrink the tumor, and the cascade process could be recycled until complete tumor ablation if necessary. Results: The GO-PEG-FA nanocomposite exhibited negligible cytotoxicity and could be internalized into ADSCs to target specific tumor sites after 32 days of intravenous injection. The nanocomposite was released from the ADSCs and taken up into cancer cells again with the assistance of FA after the first dose of near-infrared radiation. Then, the second radiation dose could directly strike the cancer cell for cancer ablation. Conclusion: In summary, we reported a stem cell-based anticancer system that used GO-PEG-FA-laden ADSCs for breast cancer therapy through NIR treatment in mice potentially opens a new avenue not only to address precise drug targeting in tumor therapy, but also future clinical practice in diverse areas.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 tête enseignante, 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 ».