Platelet extracellular vesicles are efficient delivery vehicles of doxorubicin, an anti-cancer drug: preparation and in vitro characterization
Notice bibliographique
Résumé
Platelet extracellular vesicles (PEVs) are an emerging delivery vehi for anticancer drugs due to their ability to target and remain in the tumor microenvironment. However, there is still a lack of understanding regarding yields, safety, drug loading efficiencies, and efficacy of PEVs. In this study, various methods were compared to generate PEVs from clinical-grade platelets, and their properties were examined as vehicles for doxorubicin (DOX). Sonication and extrusion produced the most PEVs, with means of 496 and 493 PEVs per platelet (PLT), respectively, compared to 145 and 33 by freeze/thaw and incubation, respectively. The PEVs were loaded with DOX through incubation and purified by chromatography. The size and concentration of the PEVs and PEV-DOX were analyzed using dynamic light scattering and nanoparticle tracking analysis. The results showed that the population sizes and concentrations of PEVs and PEV-DOX were in the ranges of 120–150 nm and 1.2–6.2 × 1011 particles/mL for all preparations. The loading of DOX determined using fluorospectrometry was found to be 2.1 × 106, 1.7 × 106, and 0.9 × 106 molecules/EV using freeze/thaw, extrusion, and sonication, respectively. The internalization of PEVs was determined to occur through clathrin-mediated endocytosis. PEV-DOX were more efficiently taken up by MDA-MB-231 breast cancer cells compared to MCF7/ADR breast cancer cells and NIH/3T3 cells. DOX-PEVs showed higher anticancer activity against MDA-MB-231 cells than against MCF7/ADR or NIH/3T3 cells and better than acommercial liposomal DOX formulation. In conclusion, this study demonstrates that PEVs generated by PLTs using extrusion, freeze/thaw, or sonication can efficiently load DOX and kill breast cancer cells, providing a promising strategy for further evaluation in preclinical animal models. The study findings suggest that sonication and extrusion are the most efficient methods to generate PEVs and that PEVs loaded with DOX exhibit significant anticancer activity against MDA-MB-231 breast cancer cells.
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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 ».