Preparation and in vitro characterization of modified bio-degradable albumin-based nanoparticles for the efficient delivery of therapeutic drugs and genes in breast cancer applications
Notice bibliographique
Résumé
Breast cancer is considered the second most commonly diagnosed type of cancer across the world. The common modes of treatment are limited by severe side-effects that hinder the efficacy of the drugs, compromise the patients' quality of life and often lead to other disorders. One of the main focuses of nanobiotechnology research is to develop novel anti-cancer drug delivery systems that improve the drug efficacy, limit harmful side effects and also allow for the delivery of developing therapeutics that are rapidly degraded in circulation, such as small interfering RNA (siRNA). Nano-carriers are helpful particularly in anti-cancer drug delivery due to the Enhanced Permeability and Retention (EPR) effect. In the current research study, we developed and investigated the use of surface modified HSA nanoparticles for the delivery of anti-cancer therapeutics in breast cancer applications. Results showed formation of modified HSA nanoparticles of sizes below 150 nm and contained a positive surface charge. The cellular uptake of the nanoparticles was higher in coated particles (average: ~70%) than uncoated particles. Furthermore, the cytotoxicity assessment of modified HSA nanoparticles suggested that empty particles are biocompatible and non-toxic to cells. Therefore, the presented PEI-enhanced and TAT-coated HSA nanoparticles form an appealing delivery system for anti-cancer therapeutics with a potential for clinical application.
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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 ».