Platelet Membrane-Coated Poly (Lactic-Co-Glycolic Acid) Nanoparticles as a Targeting Drug Delivery System for Multidrug-Resistant Breast Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Bomin Song,1,* Young-Guk Na,1,* Byung Jin Kim,1,* Minki Jin,1 Yo Han Song,1 Da-Eun Kim,1 Suyeon Hwang,1 Jong-Suep Baek,2 Hong-Ki Lee,3 Cheong-Weon Cho1 1College of Pharmacy, Chungnam National University, Daejeon, 31434, Republic of Korea; 2Department of Bio-Health Convergence, Kangwon National University, Chuncheon, 24341, Republic of Korea; 3College of Veterinary Medicine, Chungbuk National University, Chungbuk, 28644, Republic of Korea*These authors contributed equally to this workCorrespondence: Cheong-Weon Cho, Email chocw@cnu.ac.kr Hong-Ki Lee, Email hongki.lee@cbnu.ac.krIntroduction: Paclitaxel (PTX), widely used chemotherapeutic agent, is limited by poor solubility, P-glycoprotein (P-gp) mediated efflux, and non-specific toxicity. To overcome these challenges, we developed a triple-functionalized nanocarrier system incorporating poly(lactide-co-glycolide) (PLGA)-based nanoparticles (PNs), D-α-tocopheryl polyethylene glycol succinate (TPGS) for P-gp inhibition, and platelet membrane (PM) coating for targeted tumor delivery.Methods: The PM-coated TPGS-modified PNs with PTX (PTPNs) was characterized by particle size analysis, transmission electron microscopy (TEM), and protein assay to confirm PM coating. In vitro drug release studies were conducted under acidic conditions mimicking the tumor microenvironment. Cellular assays were performed to evaluate cytotoxicity and drug efficacy in multidrug-resistant MCF-7/ADR cells. In vivo biodistribution and xenograft studies assessed tumor accumulation and therapeutic outcomes.Results: PTPNs exhibited a particle size of 221 ± 2 nm with a PDI of 0.090 ± 0.020 and a zeta potential of – 30.5 ± 0.3 mV, indicating a homogeneous particle distribution and successful PM coating. The optimal PM-to-PLGA weight ratio was determined to be 0.005, which ensured structural stability and uniform coating in physiological conditions. Sustained PTX release was observed in acidic conditions, mimicking the tumor microenvironment. Cellular assays showed a 17-fold reduction in PTX IC50 in MCF-7/ADR cells compared to free PTX, attributed to the synergistic effects of TPGS-mediated P-gp inhibition and PM–based tumor targeting. In vivo, PTPNs demonstrated enhanced tumor accumulation and significantly reduced tumor burden, with final tumor volume 2.6-fold lower than that of TPNs and 3.6-fold lower than that of the PTX commercial product (Taxol®)-treated group. Tumor necrosis factor-α (TNF-α) levels were also reduced, reflecting decreased tumor-promoting cytokine activity.Conclusion: The PTPNs enhanced PTX delivery by improving tumor specificity, overcoming multidrug resistance, and reducing systemic toxicity. These results suggested the potential of this biomimetic approach to advance cancer therapy.Keywords: paclitaxel, platelet membrane, Poly(lactide-co-glycolide), nanoparticles, multidrug resistance, cancer therapy
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 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 ».