Development of 3-in-1 nanotherapeutic strategies for ovarian cancer
Notice bibliographique
Résumé
Among gynecological cancers, ovarian cancer causes the most fatality. Platin-based chemotherapy is the primary therapeutic option, but it is limited by a variety of drug resistance mechanisms. Ovarian cancer is a complex and challenging disease to treat, and combination approaches have shown stronger efficacy than a single drug alone. However, they still need to overcome challenges, such as the non-selective distribution of drugs, and side effects caused by each drug in the combination. To overcome these issues, here we explored a 3-in-1 combination nanotherapeutic approach containing cisplatin, olaparib, and metformin for ovarian cancer. To encapsulate hydrophilic cisplatin and metformin inside the nanoparticle (NP) core, we developed cisplatin polymer prodrugs and metformin derivatives. Our results showed successful development of 3-in-1 NPs containing cisplatin, olaparib, and metformin, and they are stable in the physiological conditions. In vitro evaluation showed each agent in the 3-in-1 NPs is active and exerts therapeutic effects, contributing to ovarian cancer cell killing at lower concentrations. These results provide insight into developing novel nanotherapeutic strategies for improving ovarian 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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».