Diversity-oriented synthesis of second generation guanidinium-rich transporters toward cell-selective penetration
Notice bibliographique
Résumé
Cell-penetrating peptides (CPPs) hold significant promise for intracellular delivery of various cargo molecules such as therapeutics. However, the lack of selectivity remains a critical challenge and limits the clinical application of CPPs. Using an automated peptide synthesizer, we generated a diversity-oriented library of 256 peptidomimetics containing four modified peptoid guanidine-bearing monomers incorporated alternatively with four α-amino acids. These α-amino acids were chosen to enhance lipophilic interactions with the cell membrane (Phe, 2Nal) or to bear pH-sensitive properties (His), which could enhance cancer cell selectivity. The synthesized library exhibits selective internalization, with an average selectivity index (SI) of 1.49 for HeLa cells in comparison to non-cancerous HEK293 cells. Compounds 155 and 187, containing three His residues and either Phe or 2Nal, show high cellular uptake in HeLa cells (64.6% and 75.7%, respectively) and possess an SI of 2.7 and 2.9, respectively, at the tested dose of 5 μM. Altogether, these findings highlight the use of diversity-oriented library synthesis to identify cell-permeable candidates as well as their potential for targeted cellular delivery and enhanced specificity.
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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 | 0,001 |
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 ».