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Enregistrement W7133098728

Delineating the Interaction between Liposomes and the Tumour Microenvironment

2023· dissertation· W7133098728 sur OpenAlexaff
Jessica Wan-Yan Ngai

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2023
Typedissertation
Langue
DomaineMaterials Science
ThématiqueNanoparticle-Based Drug Delivery
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLiposomeNanocarriersNanomedicineFlow cytometryCancer cellTumor microenvironmentCancerCellDrug carrierApoptosis
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cancer nanomedicine offers promising characteristics such as protecting small molecules from early degradation, reducing systemic toxicity and prolonging blood circulation to increase drug accumulation in the tumour. The majority of clinically-approved anti-cancer nanomedicines are lipid-based nanoparticles. Studies have used animal survival graphs and tumour growth curves to identify potential candidates, but it is not obvious which cells within the tumour microenvironment contribute towards their therapeutic effect. The incomplete understanding of lipid nanoparticle behaviour at the cellular-level may have contributed towards the limited number of nanotherapeutic translations into the clinic. In my thesis, I focus on two aspects of nano-bio interaction to better understand how liposomes interact within the tumour microenvironment. First, I conducted an in-depth investigation into how a therapeutic lipid nanoparticle affects the cytodistribution within the tumour microenvironment. This revealed intrinsic properties unique to lipid nanoparticles and the cell types it predominantly impacted. Flow cytometry revealed that Doxil, a liposomal formulation of Doxorubicin, preferentially killed cancer cells, macrophages and neutrophils within a breast cancer tumour model. Immunofluorescent imaging of apoptotic cells, pharmacokinetic study and uptake and cell viability experiments further supported the findings to explain the delay exhibited by Doxil-treated tumours. By identifying cells predominantly killed by Doxil, we can better explain how and why liposomes uniquely cause a tumour growth delay and may guide the design of future nanocarriers against those predominant cell types and prolong the therapeutic effect. Second, I developed a simple tag for the three-dimensional (3D) mapping of liposomes in intact tissues. Prior to this tag, it was not possible to image liposomes in optically-cleared tissues because the typical processing step of rendering tissues transparent removed lipids. This will provide a means to visualize where liposomes distribute, how stable they are and how fast they degrade in vivo within a tumour using 3D imaging. Knowledge established from this thesis has the potential to optimize the design and selection of future formulations to obtain a longer and more responsive therapeutic effect.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,284 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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
Publié2023
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Résumé présentoui

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