Synergistic Enhancement of Photodynamic Cancer Therapy with Mesenchymal Stem Cells and Theranostic Nanoparticles
Notice bibliographique
Résumé
Nanoparticles engineered to combat cancer and other life-threatening diseases may significantly improve patient outcomes. However, inefficient nanoparticle delivery to tumors limits their use and necessitates the development of complex delivery approaches. Here, we examine this issue by harnessing the tumor-homing abilities of human mesenchymal stem cells (MSCs) to deliver a decoupled theranostic complex of rare earth-doped nanoparticles (dNPs) and photosensitizer chlorin e6 (Ce6) to tumors. We show that both bone-marrow- and skin-derived MSCs can transport the dNP-Ce6 complex inside tumor spheroids, which is challenging to accomplish by passive delivery alone. MSCs deliver the dNP-Ce6 complex across the tumor spheroid, facilitating more effective photodynamic damage and tumor destruction than passively accumulated dNP-Ce6. The dNP-Ce6 complex also provides the built-in ability to monitor the MSC migration without causing undesired phototoxicity, which is essential for maximal and side-effect-free delivery of nanoparticles. Our results demonstrate how MSCs can be used as delivery vehicles for the transportation of the dNP-Ce6 complex, addressing the limitations of passive nanoparticle delivery and providing light-based theranostics.
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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 ».