Toward Glioblastoma Treatment with High Spatiotemporal Precision: Controlling Temozolomide Release from Upconverting Nanoparticles Using Near-Infrared Light
Notice bibliographique
Résumé
As the first-line chemotherapeutic for glioblastoma multiforme (GBM), Temozolomide (TMZ) suffers from rapid degradation in physiological fluid, making it difficult to deliver sufficient doses of active TMZ to GBM tumors without inducing severe side effects. By protecting TMZ and then controlling its release using an external stimulus, we can prevent its premature degradation, thereby increasing its active concentration at the tumor site. Here, we present a near-infrared (NIR) controlled system in which TMZ is protected within a polymer before its on-demand release. NIR light is preferable, given its high penetration depth and noncarcinogenicity, but ultraviolet (UV) light is required to cleave chemical bonds. Upconverting nanoparticles (UCNPs) overcome this challenge as they convert NIR to UV, a property of the rare-earth lanthanides of which they are comprised. In this work, we coat UCNPs with poly(acrylic acid) (PAA) conjugated to a UV-cleavable nitrobenzyl photolinker (PhL) covalently linked to TMZ and show that this UCNP@PAA-PhL-TMZ system releases TMZ under low laser power (1 W/cm 2 ) NIR, with 100% release after 30 min irradiation. When a 5 min NIR pulse was used to trigger TMZ release after NP internalization into U87MG GBM cells, we observed significant cell death after 24 h, even at concentrations an order of magnitude lower than current TMZ tumor concentrations, with multiple pulses inducing a larger effect. This work highlights the importance of drug release after cellular internalization and is a key step toward enhancing TMZ effectiveness as well as developing a tool to administer time-sensitive treatments personalized to individual GBM patients.
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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 | 0,000 | 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 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 ».