Synergistic breast cancer therapy with RGD-decorated liposomes co-delivering mir-34a and cisplatin
Notice bibliographique
Résumé
To overcome the drug resistance in MCF7 cancer cells and enhance their sensitivity to cisplatin, a liposomal (Lip) nanocarrier modified by arginine-glycine-aspartic acid (RGD) to co-deliver cisplatin (Cis) and miRNA biomolecule (miR-34a) was investigated. The efficiency of this nanocarrier was evaluated through in vitro and in vivo assays against MCF7 and 4T1 cells, respectively. The in vitro results demonstrated that the miR34a-Cis-Lip-RGD formulation had significantly higher efficiency and also a higher apoptotic effect compared to both miR34a-Cis and miR34a-Cis-Lip (76.24%, 58.29%, and 56.2%, respectively). Additionally, miR34a-Cis-Lip exhibited an overall CI value below 1, indicating a synergistic effect of Cis and miR-34a within the Lip system. The miR34a-Cis-Lip-RGD increased the Bax gene expressions compared to both miR34a-Cis-Lip and Cis-miR34a, possibly due to the integrin receptors on the cells, leading to higher uptake. The efficiency of miR34a-Cis-Lip-RGD in reducing tumor size was significantly higher than Cis-miR34a and miR34a-Cis-Lip. The lower volume of the tumor in the group treated with Cis-miR34a-Lip-RGD is presumed to be attributed to improved cellular uptake facilitated by the RGD modification, which enhances the targeted delivery of the therapeutic payload to cancer cells. The overall weight of the mice in all the groups did not exhibit significant changes. This consistent weight maintenance implies the safety of the designed delivery system for vital organs, indicating that the designed delivery system may offer a promising solution to minimize unwanted side effects associated with conventional cancer treatments.
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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) | 0,001 | 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 ».