Green synthesis of cannabinoids loaded gold nanoparticles displaying enhanced anti-cancer properties
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates the anti-cancer potential of cannabinoids loaded onto gold nanoparticles (AuNPs) for targeted cancer treatment. We used a multifaceted approach to explore and design this nano system, which involved synthesis, characterization, product stability and demonstration of anti-cancer potential in 2D and 3D in vitro models. In this research, we have demonstrated that two highly hydrophobic phytocannabinoids like delta-9-tetrahydrocannabinol (THC) and cannabidiol (CBD), can be loaded on the surface of AuNPs with a one-pot synthesis protocol using trisodium citrate and l -tyrosine as a reducing and stabilizing agents. l -tyrosine plays a crucial role in cannabinoid loading, stability, and shelf life of the AuNPs. After synthesis, the cannabinoid-loaded nanoparticles were characterized with UV-vis spectroscopy, dynamic light scattering (DLS), dark field hyperspectral microscopy, and electron microscopy. The AuNPs function as a scaffold for the attachment and enhanced transport of both cannabinoids inside cancer cells, thus increasing their bioavailability. Hyperspectral microscopy was used to confirm AuNPs uptake. IC50 values in SK-BR-3 human breast cancer cell line for both THC and CBD loaded onto AuNPs were lower by 70.75% and 37.04% than those of the aqueous suspension of pure molecules. Compared to the aqueous suspension of pure cannabinoids, this approach induced and enhanced cancer cell death more efficiently. This enhanced efficacy was associated with a decline in cell viability, which is attributed to apoptosis, as indicated by flow cytometry results. Our findings offer a significant step towards the green design and utilization of AuNPs to deliver cannabinoids into cells efficiently.
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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 | 0,001 | 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 ».