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Enregistrement W7055671573

Development of Modular Polymeric NPs for Drug Delivery Using Amine-Reactive Chemistry

2024· dissertation· en· W7055671573 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueUWSpace (University of Waterloo) · 2024
Typedissertation
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueThermal properties of materials
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDrug deliveryZeta potentialPLGACancer therapyDrugCancer cellChitosanNanomedicineDrug carrier
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cancer remains one of the leading causes of death worldwide and very often requires chemotherapy treatment. Despite advances in chemotherapy treatments, some cancers remain difficult to treat due to tumour type, location, and in some cases, the development of drug resistances. In order to tackle cancer more effectively, researchers have explored and developed novel chemotherapy agents. However, many of these agents suffer from low bioavailability or prohibitively high toxicity to the body. Nanotechnology-based drug delivery systems aim to assist in protection and site-specific delivery of these potential anti-cancer agents, increasing their effectiveness and lowering toxic effects. Polymeric NP delivery systems can encapsulate drugs and be coated with functional groups or moieties to enhance various properties such as targeting. 
\nIn this project, poly(lactic-co-glycolic) acid (PLGA ) NPs were synthesized to encapsulate curcumin (CUR) via single emulsion method. CUR, the principal constituent of Curcuma longa, commonly known as turmeric, has been explored for its anti-cancer potential, but is severely limited by its hydrophobicity and sensitivity to light and water. The PLGA NPs were coated with oligomeric chitosan (COS) and RGD peptide (peptide consisting of Arg-Gly-Asp) using amine-reactive chemistry (NHS and EDC). Both COS and RGD had been previously shown to accumulate and target many different types of cancer cells. NPs were characterised based on size distribution, zeta potential, and binding efficiency of RGD peptide. They were also evaluated on encapsulation efficiency, and stability, of CUR within the NPs. OVCAR-3 cancer cells were treated with COS and RGD-coated PLGA NPs loaded with Coumarin-6 dye for fluorescent imaging of cell uptake. They were also treated with CUR-loaded NPs to determine cytotoxicity and effectiveness of delivery. 
\nThe NPs exhibited size distribution and zeta potential within expected values, though binding efficiency of RGD was low. CUR-loaded NPs showed significant increase in cytotoxicity over free (unencapsulated) CUR, and void (empty) NPs, suggesting successful delivery of CUR as an anti-cancer agent; the performance of COS and RGD coated NPs over bare PLGA NPs was inconclusive, however. Optimization will be required to improve formulation during the coating steps. Further investigation may be required into alternative binding chemistry, such as click chemistry.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,220
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,195 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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