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Enregistrement W4410287243 · doi:10.1371/journal.pone.0313813

Drug delivery process simulation—Quantifying the conformation dynamics of paclitaxel and cremophor EL

2025· article· en· W4410287243 sur OpenAlexaff
Mafiz Uddin, Dennis Coombe

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNanoparticle-Based Drug Delivery
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPaclitaxelMicelleMolecular dynamicsDrug deliveryChemistryPopulationMoleculeDrugComputational chemistryMaterials scienceOrganic chemistryPharmacologyCancerBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Paclitaxel is a highly successful anti-neoplastic cancer drug. The first clinically successful paclitaxl-delivery method is a mixture with cremophor EL and ethanol, here termed the taxol micelle. Until now, molecular dynamics analysis has not been presented to quantify the structural and conformation properties of these drug molecules when interacting with each other to create this nonstandard micelle. Here we apply systematic molecular simulation and statistical analysis of paclitaxel and cremophor EL conformations based on all atom and coarse-grained approaches. The cremophor EL in the taxol micelle showed a clustering network in a 3D landscape where paclitaxel can be loaded at much higher than standard concentration with no aggregation. Paclitaxel particles within the cremophor EL cavities showed some oscillatory behaviour due to a repeated adsorption/desorption with the surrounding network. Paclitaxel conformations at the lowest energy state can be described when the side-chain phenyl rings are closer relative to the immobile core. Cremophor EL molecules reached the highest energy state when wings were fully spread and at the lowest energy state when wings were fully closed. The spiral shapes were observed to be the dominant species in the cremophor EL population. We then established reliable statistical correlations between molecular conformations and the energy states. Our reliable all atom and coarse-grained modelling approach can also be applied for effective drug design analysis using different drug delivery systems.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,238 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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