Tuning Peptide-Based Nanofibers for Achieving Selective Doxorubicin Delivery in Triple-Negative Breast Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The design of delivery tools that efficiently transport drugs into cells remains a major challenge in drug development for most pathological conditions. Triple-negative breast cancer (TNBC) is a very aggressive subtype of breast cancer with poor prognosis and limited effective therapeutic options. Purpose: In TNBC treatment, chemotherapy remains the milestone, and doxorubicin (Dox) represents the first-line systemic treatment; however, its non-selective distribution causes a cascade of side effects. To address these problems, we developed a delivery platform based on the self-assembly of amphiphilic peptides carrying several moieties on their surfaces, aimed at targeting, enhancing penetration, and therapy. Methods: Through a single-step self-assembly process, we used amphiphilic peptides to obtain nanofibers decorated on their surfaces with the selected moieties. The surface of the nanofiber was decorated with a cell-penetrating peptide (gH625), an EGFR-targeting peptide (P22), and Dox bound to the cleavage sequence selectively recognized and cleaved by MMP-9 to obtain on-demand drug release. Detailed physicochemical and cellular analyses were performed. Results: The obtained nanofiber (NF-Dox) had a length of 250 nm and a diameter of 10 nm, and it was stable under dilution, ionic strength, and different pH environments. The biological results showed that the presence of gH625 favored the complete internalization of NF-Dox after 1h in MDA-MB 231 cells, mainly through a translocation mechanism. Interestingly, we observed the absence of toxicity of the carrier (NF) on both healthy cells such as HaCaT and TNBC cancer lines, while a similar antiproliferative effect was observed on TNBC cells after the treatment with the free-Dox at 50 µM and NF-Dox carrying 7.5 µM of Dox. Discussion: We envision that this platform is extremely versatile and can be used to efficiently carry and deliver diverse moieties. The knowledge acquired from this study will provide important guidelines for applications in basic research and biomedicine.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».