A biocompatible Ag NP/SA.GL hydrogel for enhanced delivery and sustained release of doxorubicin in cancer treatment
Notice bibliographique
Résumé
This research focused on the development of a hydrogel of silver nanoparticles (Ag NPs), sodium alginate (SA) and gelatin (GL) for the targeted delivery of anticancer drugs. Doxorubicin (DOX), an anticancer drug, was selected as a model drug and successfully loaded into the hydrogel. By incorporating Ag NPs and DOX, the hydrogel enables tumor-specific targeting of the drug and controlled release. The characterization of synthesized silver nano-particles (AgNPs) by laser ablation method was performed using UV-visible spectroscopy and transmission electron microscopy (TEM). UV-vis spectroscopy confirmed nanoparticle formation by detecting a distinct surface plasmon resonance (SPR) peak at approximately 420 nm, which is characteristic of AgNPs. TEM imaging provided detailed morphological analysis, revealing spherical nanoparticles with an average diameter of 20 nm. The structural and chemical properties of DOX-loaded Ag NPs/SA.GL hydrogel was analyzed by UV spectroscopy, Fourier transform infrared spectroscopy (FTIR) and field emission scanning electron microscopy (FESEM) with energy dispersive X-ray spectroscopy (EDX). The hydrogel did not show an initial explosive release of DOX, with only about 5% of the drug being released within the first 24 min. The drug release was rapid in the initial phase before slowing down over time, with the cumulative release pattern following this trend. At a pH of 7.4, approximately 60% of DOX was released from the Ag-NPs/SA.GL hydrogel. In addition, the encapsulation efficiency of DOX within the hydrogel was approximately 15%, highlighting its strong ability to retain the drug. These results suggest that Ag NPs/SA.GL hydrogels loaded with DOX are promising for targeted drug delivery and cancer treatment applications.
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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) | 0,001 | 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 ».