Assessing Therapeutic Nanoparticle Accumulation in Tumors Using Nanobubble-Based Contrast-Enhanced Ultrasound Imaging
Notice bibliographique
Résumé
High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide This study explores the challenges associated with nanoparticle-based drug delivery to the tumor parenchyma, focusing on the widely utilized enhanced permeability and retention effect (EPR). While EPR has been a key strategy, its inconsistent clinical success lacks clear mechanistic understanding and is hindered by limited tools for studying relevant phenomena. This work introduces an approach that employs multiparametric dynamic contrast-enhanced ultrasound (CEUS) with a nanoscale contrast agent for noninvasive, real-time examination of tumor microenvironment characteristics. We demonstrate that CEUS imaging can: (1) evaluate tumor microenvironment features, (2) be used to help predict the distribution of doxorubicin-loaded liposomes in the tumor parenchyma, and (3) be used to predict nanotherapeutic efficacy. CEUS using nanobubbles (NBs) was carried out in two tumor types of high (LS174T) and low (U87) vascular permeability. LS174T tumors consistently showed significantly different time intensity curve (TIC) parameters, including area under the rising curve (AUC R, 2.7×) and time to peak intensity (TTP, 1.9×) compared to U87 tumors. Crucially, a recently developed decorrelation time (DT) parameter specific to NB CEUS dynamics successfully predicted the distribution of doxorubicin-loaded liposomes within the tumor parenchyma ( r = 0.86 ± 0.13). AUC R, TTP, and DT were used to correlate imaging findings to nanotherapeutic response with 100% accuracy in SKOV-3 tumors. These findings suggest that NB-CEUS parameters can effectively discern tumor vascular permeability, serving as a biomarker for identifying tumor characteristics and predicting the responsiveness to nanoparticle-based therapies. The observed differences between LS174T and U87 tumors and the accurate prediction of nanotherapeutic efficacy in SKOV-3 tumors indicate the potential utility of this method in predicting treatment efficacy and evaluating EPR in diseases characterized by pathologically permeable vasculature. Ultimately, this research contributes valuable insights into refining drug delivery strategies and assessing the broader applicability of EPR-based approaches.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».