Hyaluronic acid-modified selenium nanoparticles for enhancing the therapeutic efficacy of paclitaxel in lung cancer therapy
Notice bibliographique
Résumé
Targeted delivery of chemotherapeutics by functionalized nanoparticles exhibits a wonderful prospect for cancer treatment. In this paper, selenium nanoparticles (SeNPs) was linked with hyaluronic acid (HA) to prepare tumor-targeted delivery vehicle HA-SeNPs, and HA-SeNPs was loaded with paclitaxel (PTX) to fabricate functionalized selenium nanoparticles HA-Se@PTX. HA-Se@PTX showed greater uptake in A549 cells in comparison with that in HUVEC, verifying HA-mediated specific uptake of HA-Se@PTX. HA-Se@PTX was capable of entering A549 cells via clathrin-associated endocytosis and showed faster drug release in cancer cell microenvironment in comparison with normal physiological environment. HA-Se@PTX could obviously inhibit the proliferation, migration and invasion of A549 cells and trigger A549 cells apoptosis. Moreover, active targeting functionalized selenium nanoparticles HA-Se@PTX showed greater in vivo antitumor activity compared with free PTX or passive targeting delivery system Se@PTX. In addition, HA-Se@PTX exhibited negligible toxicity on the major organs of mice. In a word, HA-Se@PTX may develop into a valuable nanoscale antitumor drug agent for lung cancer treatment.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| 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) | 0,015 | 0,004 |
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 ».