The use of liposomes functionalized with the NFL-TBS.40–63 peptide as a targeting agent to cross the in vitro blood–brain barrier and target glioblastoma cells
Notice bibliographique
Résumé
Glioblastoma is the most common and aggressive brain tumor. Current treatments do not allow to cure the patients. This is partly due to the blood-brain barrier (BBB), which limits the delivery of drugs to the pathological site. To overcome this, we developed liposomes functionalized with a neurofilament-derived peptide, NFL-TBS.40-63 (NFL), known for its highly selective targeting of glioblastoma cells. First, in vitro BBB model was developed to check whether the NFL can also promote barrier crossing in addition to its active targeting capacity. Permeability experiments showed that the NFL peptide was able to cross the BBB. Moreover, when the BBB was in a pathological situation, i.e., an in vitro blood-brain tumor barrier (BBTB), the passage of the NFL peptide was greater while maintaining its glioblastoma targeting capacity. When the NFL peptide was associated to liposomes, it enhanced their ability to be internalized into glioblastoma cells after passage through the BBTB, compared to liposomes without NFL. The cellular uptake of liposomes was limited in the endothelial cell monolayer in comparison to the glioblastoma one. These data indicated that the NFL peptide is a promising cell-penetrating peptide tool when combined with drug delivery systems for the treatment of glioblastoma.
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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 ».