Multifunctional liposomes remodeling tumor microenvironment for enhancing Hemoporfin‐mediated photodynamic therapy
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Photodynamic therapy (PDT) utilizes light and photosensitizer (PS) to generate reactive oxygen species (ROS) to kill cancer cells, presenting a promising strategy as an anti‐cancer treatment. However, the low hydrophilicity and poor targeting of currently used PSs, as well as the abnormal tumor microenvironment (TME), limit the clinical application of PDT. Herein, non‐toxic liposomes with the ability to incorporate both hydrophilic and hydrophobic PS are used as the nanocarrier to co‐load Hemoporfin, L‐buthionine sulfoximine (BSO), and catalase (CAT) to obtain BSO/CAT@Liposomes‐Hemoporfin nanoparticles (BCHL NPs), which could be used to remodel the TME and to enhance Hemoporfin‐mediated PDT efficacy. BCHL NPs exhibit a long blood circulation time and can accumulate in the tumor. BSO can reduce the cytosolic concentration of glutathione (GSH), a natural scavenger of ROS. CAT catalyzes the endogenously overexpressed H 2 O 2 in the tumor site into H 2 O and O 2 , thus relieving tumor hypoxia and enhancing ROS generation. Upon irradiation, the synergetic effects of reduced GSH synthesis by BSO and relieved hypoxia by CAT were observed in 4T1 tumor‐bearing mouse model. Compared to the tumor treated by free Hemoporfin, BCHL NPs‐mediated PDT resulted in 1.25‐fold higher inhibition of tumor growth due to the enhanced ROS generation. The present study provides insight into the design of efficient strategies for enhanced clinic Hemoporfin‐mediated PDT efficiency.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».