Optimized Carbohydrate-Based Nanogel Formulation to Sensitize Hypoxic Tumors
Notice bibliographique
Résumé
Solid tumors are often poorly vascularized, which impairs oxygen supply and drug delivery to the cells. This often leads to genetic and translational adaptations that promote tumor progression, invasion, metastasis, and resistance to conventional chemo-/radiotherapy and immunotherapy. A hypoxia-directed nanosensitizer formulation of a hypoxia-activated prodrug (HAP) was developed by encapsulating iodoazomycin arabinofuranoside (IAZA), a 2-nitroimidazole nucleoside-based HAP, in a functionally modified carbohydrate-based nanogel, facilitating delivery and accrual selectively in the hypoxic head and neck and prostate cancer cells. Although IAZA has been reported as a clinically validated hypoxia diagnostic agent, recent studies have pointed to its promising hypoxia-selective anti-tumor properties, which make IAZA an excellent candidate for further exploration as a multimodal theranostic of hypoxic tumors. The nanogels are composed of a galactose-based shell with an inner core of thermoresponsive (di(ethylene glycol) methyl ethyl methacrylate) (DEGMA). Optimization of the nanogels led to high IAZA-loading capacity (≅80–88%) and a slow time-controlled release over 50 h. Furthermore, nano IAZA (encapsulated IAZA) displayed superior in vitro hypoxia-selective cytotoxicity and radiosensitization in comparison to free IAZA in the head and neck (FaDu) and prostate (PC3) cancer cell lines. The acute systemic toxicity profile of the nanogel ( NG1 ) was studied in immunocompromised mice, indicating no signs of toxicity. Additionally, growth inhibition of subcutaneous FaDu xenograft tumors was observed with nano IAZA, demonstrating that this nanoformulation offers a significant improvement in tumor regression and overall survival compared to the control.
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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 | 0,001 |
| 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 ».