pH- and Redox-Responsive Cancer Nanotheranostics Based on Cyclodextrin-Capped Mesoporous Silica
Notice bibliographique
Résumé
Versatile chemical modalities for multi-step surface functionalization of mesoporous silica nanoparticle (MSN) open a plethora of possibilities for devising nanosystems for applications in targeted cancer therapy and imaging. Herein, recent research efforts on the development of multifunctionalized MSN-based nanotherapeutics for targeted treatment and imaging of glioblastoma multiforme (GBM) are described. MSN's surface was functionalized with GBM-targeting biomolecules, while further surface functionalization was performed to endow the materials with linkers that are cleavable in the weakly acidic microenvironment of tumors or in the presence of tumor-overexpressed glutathione (GSH). The entrapment of cargo molecules (dyes, anticancer drugs or contrast agents for magnetic resonance imaging (MRI)) within MSN's pores was achieved by binding cyclodextrin analogues to the pH- or GSH-cleavable linkers on the MSN's surface. The release kinetics of cargo molecules was monitored by UV/Vis and fluorescence measurements, and an enhanced cargo release in the weakly acidic environment and upon exposure to GSH was observed. Furthermore, MSNs containing gadolinium-based contrast agents were evaluated for possible imaging of tumor tissue in MRI. Biological activity of MSNs was investigated using U87 (GBM) cell line, while their cellular uptake ability was evaluated by confocal microscopy and flow cytometry. The research results evidence the promising potential of the developed MSNs for their application as GBM- targeted theranostic nanoparticle.
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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 ».