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Enregistrement W4411339137 · doi:10.26685/urncst.794

pH-Dependent Release and Folate Receptor Alpha (FRα) Targeting To Allow Exclusive Targeting of Lipid-Nanoparticles (LNP)

2025· article· en· W4411339137 sur OpenAlexaffabout
Meghan A. Cymbron, Densika Ravindiralingam, Thomas Liang

Notice bibliographique

RevueUndergraduate Research in Natural and Clinical Science and Technology (URNCST) Journal · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNanoparticle-Based Drug Delivery
Établissements canadiensLondon Health Sciences CentreWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFolate receptorChemistrySolid lipid nanoparticleNanoparticleNanotechnologyCancer researchMedicineMaterials scienceInternal medicineCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Colorectal cancer rates continue to rise in Canada, placing an increasing economic burden on the healthcare system and profoundly impacting patients’ quality of life. Here, we propose a novel method for delivering anti-colorectal cancer treatment that uses a Eudragit-coated folate-LNP conjugation to allow pH-sensitive release and specificity for cancerous colon cells. Methods: GFP-tagged IL-10 mRNA will serve as a biomarker to evaluate folate receptor alpha (FR binding, transfection, and release of therapeutic contents by the novel LNP formulation in LS174 human cells, measured by flow cytometry. To confirm exclusive delivery, tissue samples from the small and large intestines of ApcMin/+ mice treated with the formulation will be analyzed using ELISA following oral gavage. MTT assay of healthy, non-cancerous CCD 841 CoN will confirm consistent cell viability across non-targeted colonic tissue. Expected Results: The folate-LNP formulation is expected to bind FR on the LS174 cells efficiently and release the encapsulated IL-10 mRNA after endosomal escape, evidenced by significantly higher fluorescence in treated cells than the negative controls. In the mouse model, the Eudragit coating is anticipated to dissolve exclusively in the colonic tissue of the mouse models, with minimal dissolution in the small intestine, allowing targeted binding to cancerous colonic enterocytes. Discussion: Our proposed folate-LNP formulation is designed to achieve targeted delivery to colonic tissue by leveraging pH-sensitive release and FR upregulation in colorectal cancer cells. Efficient binding and successful translation of IL-10 mRNA in the LS174 cells will demonstrate the formulation’s specificity and therapeutic potential. Exclusive localization to cancerous colonic tissue in the mouse model will confirm the ability to bypass non-target tissues. Conclusion: This approach represents the first known proposal for a Eudragit-coated folate-LNP molecule targeting the colon. If successful, this approach could offer a more effective, targeted treatment for colorectal cancer, minimizing systemic side effects and improving patient outcomes. Future research and clinical validation are required to confirm the safety and efficacy of this approach, as well as to determine the patients who will benefit most.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,336 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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