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Enregistrement W4396610500 · doi:10.11159/nddte24.118

DOX-Couped Polymeric Micelles as a State-of-the-Art Strategy Against Triple Negative Breast Cancer

2024· article· en· W4396610500 sur OpenAlexvenueno aff
Berrin Chatzi Memet, Ummugulsum Yildiz, Orhan Burak Eksi, Ömer Aydın

Notice bibliographique

RevueProceedings of the World Congress on Recent Advances in Nanotechnology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAdvanced Polymer Synthesis and Characterization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicelleTriple-negative breast cancerBreast cancerCancerMaterials scienceChemistryCancer researchMedicineOrganic chemistryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Triple-negative breast cancer (TNBC), a unique type of breast cancer, is defined by the absence of ER, PR, and HER-2 receptors in the tumor.This particularly aggressive form of breast cancer, TNBC, shows early signs of resistance to chemotherapy [1].One significant challenge with this subtype is its less favorable outlook compared to other types of breast cancer, resulting in lower overall survival rates, frequent relapses, and increased mortality.Current treatments for Triple-Negative Breast Cancer (TNBC) typically include chemotherapy, surgery, and radiation therapy.However, the use of these treatments remains limited due to high systemic toxicity, the development of chemotherapy resistance, tumor heterogeneity, and a high risk of metastasis [2].Therefore, new, and effective treatment approaches should be developed for TNBC.Doxorubicin (DOX) remains the primary chemotherapy agent employed in the traditional treatment of triple-negative breast cancer (TNBC).Nevertheless, its clinical use is suboptimal due to issues such as drug resistance, non-discriminatory distribution, cardiac toxicity, limited solubility and restricted penetration [3].Hence, the development of a drug delivery system that decreases the harmful effects of drug and enhances penetration is essential for the successful treatment of TNBC.With the aim of introducing treatment for TNBC, we have engineered polymeric nanoparticles that are coupled with doxorubicin.In our research, we effectively produced a new negatively charged SPMA/PMMA polymer using RAFT polymerization.Nanoparticles were generated via the nanoprecipitation technique.To create a complex between nanoparticles and DOX, we utilized electrostatic binding.Based on Dynamic Light Scattering (DLS) and ζ-potential assessment, our nanoparticles size increased slightly from 134.3 ± 1 nm to 189.7 ± 10 nm, whereas the charge of the particles were increased from -46.9 mV to -15 mV.Complexes were formed at different weight ratios (1:1, 1:2, 1:5), and the complex with the highest binding efficiency and the smallest size is 1:1 complexation ratio.Upon the formation of a complex between doxorubicin and the nanoparticles (DOX NPs), there was a slight increase in the size of the nanoparticles, growing from 134.3 ± 1 nm to 189.7 ± 10 nm.Simultaneously, the charge of the nanoparticles shifted from -46.9 ±3 mV to -15 ±4 mV.The critical micelle concentration (CMC) was established at 17 μg/mL, and the binding efficiency was assessed at 64.5 ±2 % based on the measurement of free doxorubicin absorbance in the supernatants.While bare NPs did not exhibit significant cytotoxicity, the presence of DOX within the nanocarriers reduced the viability of breast cancer cells, and this effect was observed similarly to free DOX treatment.In line with these results, our biocompatible carrier system, which we designed, successfully delivered DOX to breast cancer cells, and demonstrated its potential as an anti-cancer agent by reducing cell viability.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,468
Score d'incertitude au seuil0,841

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,250 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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