Kinetic modelling of ultrasound-triggered chemotherapeutic drug release from the surface of gold nanoparticles
Notice bibliographique
Résumé
Therapeutic ultrasound can be used to trigger the on-demand release of chemotherapeutic drugs from gold nanoparticles (GNPs). In the previous work, our group achieved doxorubicin (DOX) release from the surface of GNPS under low-intensity pulsed ultrasound (LIPUS) exposure. However, the specific release kinetics of ultrasound-triggered DOX release from GNPs is not known. Here, we present a release kinetics study of DOX from GNPs under ultrasound exposure for the first time. A novel dialysis membrane setup was designed to quantify DOX release from LIPUS-activated GNPs at 37.0 °C and 43.4 °C (hyperthermia temperature range). Contributions of thermal and non-thermal mechanisms of LIPUS-triggered DOX release were also quantified. Non-thermal mechanisms accounted for 40 ± 7% and 34 ± 5% of DOX release for 37.0 °C and 43.4 °C trials, respectively. DOX release under LIPUS exposure was found to follow Korsmeyer-Peppas (K-P) kinetics, suggesting a shift from a Fickian (static) to a non-Fickian (dynamic) release profile with the addition of non-thermal interactions. DOX release was attributed to an anomalous diffusion release mechanism from the GNP surface. A finite element model was also developed to quantify the acoustic radiation force, believed to be the driving force of non-thermal DOX release inside the dialysis bag.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».