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Enregistrement W4401933998 · doi:10.1021/acs.biomac.4c00489

Acid-Responsive Polymer Micelles for Targeted Delivery and Bioorthogonal Activation of Prodrug through Ru Catalyst in Tumor Cells

2024· article· en· W4401933998 sur OpenAlexaff
Panpan Zhang, Leitao Zhang, Zhihao Wang, Qiuli Cheng, Wen‐Lan Wu, Junbo Li, Gaofeng Liang, Ravin Narain

Notice bibliographique

RevueBiomacromolecules · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueClick Chemistry and Applications
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China-Henan Joint FundNatural Science Foundation of Henan ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésProdrugBioorthogonal chemistryMicelleChemistryCatalysisCombinatorial chemistryPolymerDrug deliveryNanotechnologyBiochemistryOrganic chemistryClick chemistryMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bioorthogonal reactions present a promising strategy for minimizing off-target toxicity in cancer chemotherapy, yet a dependable nanoplatform is urgently required. Here, we have fabricated an acid-responsive polymer micelle for the specific delivery and activation of the prodrug within tumor cells through Ru catalyst-mediated bioorthogonal reactions. The decomposition of micelles, triggered by the cleavage of the hydrazone bond in the acidic lysosomal environment, facilitated the concurrent release of Alloc -DOX and the Ru catalyst within the cells. Subsequently, the uncaging process of Alloc -DOX was demonstrated to be induced by the high levels of glutathione within tumor cells. Notably, the limited glutathione inside normal cells prevented the conversion of Alloc -DOX into active DOX, thereby minimizing the toxicity toward normal cells. In tumor-bearing mice, this nanoplatform exhibited enhanced efficacy in tumor suppression while minimizing off-target toxicity. Our study provides an innovative approach for in situ drug activation that combines safety and effectiveness in cancer chemotherapy.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,660

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,242 · 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

Citations7
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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