Overcoming biological barriers BBB/BBTB by designing PUFA functionalised lipid-based nanocarriers for glioblastoma targeted therapy
Notice bibliographique
Résumé
A major obstacle for chemotherapeutics in Glioblastoma (GB) is to reach the tumour cells due to the presence of the blood-brain barrier (BBB) and chemoresistance of anticancer drugs. The present study reports two polyunsaturated fatty acids, gamma-linolenic acid (GLA) and alpha-linolenic acid (ALA) appended nanostructured lipid carriers (NLCs) of a CNS negative chemotherapeutic drug docetaxel (DTX) for targeted delivery to GB. The ligand appended DTX-NLCs demonstrated particle size ˂160 nm, PDI˂0.29 and negative surface charge. The successful linkage of GLA (41 %) and ALA (30 %) ligand conjugation to DTX- NLCs was confirmed by diminished surface amino groups on the NLCs, lower surface charge and FTIR profiling. Fluorophore labelled GLA-DTX-NLCs and ALA-DTX-NLCs permeated the in-vitro 3D BBB with Papp values of 1.8 × 10−3 and 1.9 × 10−3 cm/s respectively Following permeation, both formulations showed enhanced uptake by GB immortalised cells while ALA-DTX-NLCs showed higher uptake in patient-derived GB cells as evidenced in an in-vitro 3D blood brain tumour barrier (BBTB) model. Both surface functionalised formulations showed higher internalisation in GB cells as compared to bare DTX-NLCs. ALA-DTX-NLCs and GLA-DTX-NLCs showed 13.9-fold and 6.8-fold higher DTX activity respectively at 24 h as indicated by IC50 values when tested in patient-derived GB cells. ALA-DTX-NLCs displayed better efficacy than GLA-DTX-NLCs when tested against 3D tumour spheroids and patient-derived cells. These novel formulations will contribute widely to overcoming biological barriers for treating 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 ».