Drug repurposing: isosorbide mononitrate enhances tumor accumulation to augment sonodynamic therapy for hepatocellular carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
Hepatocellular carcinoma (HCC) remains a leading cause of cancer death worldwide. Sonodynamic therapy (SDT) offers a non-invasive, deep-penetrating approach by using ultrasound to activate sonosensitizers and generate cytotoxic reactive oxygen species (ROS). Yet poor intratumoral delivery and low ROS quantum yields of existing agents have stalled clinical translation. Here, we present a synergistic SDT platform that overcomes these barriers by combining transient vasodilation of tumor microvessels with the clinically widely used Antianginal drug isosorbide mononitrate and an acceptor-donor-acceptor-donor-acceptor type organic nanosonosensitizer (BTz) engineered for a narrow bandgap and enhanced ultrasound responsiveness. Isosorbide mononitrate increases nanosonosensitizer accumulation by ~ 1.8-fold. Under ultrasound irradiation, nanosonosensitizer produced high ROS generation, resulting in 78% tumor growth inhibition in murine HCC models-nearly double that of SDT alone-without detectable systemic toxicity. Crucially, the near-infrared fluorescence of nanosonosensitizer enabled real-time, image-guided tracking of sonosensitizer uptake and therapeutic response. By repurposing a safe vasodilator and integrating it with a high-performance organic sonosensitizer, this work establishes a readily translatable, minimally invasive paradigm for precise SDT of localized, inoperable or metastatic HCC.
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 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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».