Synthesis and Characterization of Gold-Nanoparticle-Loaded Block Copolymer Vectors for Biomedical Applications: A Multivariate Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Gold nanoparticles (GNPs) encapsulated in amphiphilic block copolymers are a promising system for numerous biomedical applications, although critical information on the effects of various preparation variables on the structure and properties of this unique type of nanomaterial is currently missing from the literature. In this research, we synthesized GNPs functionalized with thiol-terminated polycaprolactone (PCL-GNPs) before encapsulating them into poly(ε-caprolactone)- b -poly(ethylene glycol) (PCL- b -PEG) micellar nanoparticles via nanoprecipitation to yield GNP-loaded polymeric nanoparticles (GNP-PNPs). We explored the role of different manufacturing variables (water volume, PCL- b -PEG to PCL-GNP ratio, and PEG block length) on the sizes, morphologies, GNP occupancies, colloidal gold concentrations, and time stability of GNP-PNPs. Despite our motivation to increase colloidal gold concentrations for K-edge CT imaging applications, there was only moderate variation in the concentration of colloidal gold ( c Au = ∼100–150 μg/mL) over the range of investigated experimental variables; however, postformulation exposure to compressed air flow provided samples with increased gold concentrations and CT contrast above the visual threshold in imaging phantoms. The range of formulation variables also had only a weak effect on mean effective hydrodynamic diameters ( d h,eff = ∼150 nm). Statistical analysis of TEM images revealed that the mean number of GNPs within GNP-PNP vectors smaller than 50 nm, Z ave, d <50 nm, is generally higher for preparations involving PCL- b -PEG with the shorter of the two different PEG block lengths. Preparations with the shorter PEG block length copolymer were also found to produce GNP-PNP colloids with greater time stability in d h,eff and c Au . Consistent with our previous study using MB-MDA-231 cells, we found increased gold uptake in MCF-7 cells with increasing Z ave, d <50 nm . This study provides a roadmap for optimizing important figures of merit for existing biomedical applications, including CT imaging and radiotherapy sensitization, and for developing new diagnostic and therapeutic strategies using GNP-PNPs.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».