Charge-Switchable nanoparticles to enhance tumor penetration and accumulation
Notice bibliographique
Résumé
Nanoparticle-based drug delivery systems hold potential in chemotherapy, but their limited accumulation in tumor tissues hinders effective drug concentration for combating tumor growth. Hence, altering the physicochemical properties of nanoparticles, particularly their surface charge, can enhance their performance. This study utilized a computational model to explore a nanoparticle drug delivery system capable of dynamically adjusting its surface charge. In the model, nanoparticles in the bloodstream were assigned a neutral or positive charge, which, upon reaching the tumor microenvironment, switched to a neutral or negative charge, and releasing chemotherapy drugs into the extracellular space. Results revealed that circulating nanoparticles with a positive surface charge, despite having a shorter circulation and high clearance rate compared to their neutral counterparts, could accumulate significantly in the tissue due to their high transvascular rate. After extravasation, neutralized surface-charged nanoparticles tended to accumulate only near blood microvessels due to their low diffusion rate, resulting in substantial released drug drainage back into the bloodstream. On the other hand, nanoparticles with a negative surface charge in the tumor's extracellular space, due to the reduction of nano-bio interactions, were able to penetrate deeper into the tumor, and increasing drug bioavailability by reducing the volume of drained drugs. Furthermore, the analysis suggested that burst drug release yields a higher drug concentration than sustained drug release, however their creation of bioavailability dependent on nanoparticle accumulation in the tissue. The study's findings demonstrate the potential of this delivery system and offer valuable insights for future research in this area.
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Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 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 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».