Drug-free neutrally charged polypeptide nanoparticles as anticancer agents

体内 化学 体外 阳离子聚合 癌细胞 细胞毒性 生物物理学 细胞凋亡 药物输送 生物化学 癌症 生物 高分子化学 有机化学 遗传学 生物技术
作者
Shengcai Yang,Jiayu Leong,Yanming Wang,Rachel Sim,Ko Hui Tan,Yau Hong Chua,Nathanael Tan,Ashlynn L. Z. Lee,Joyce Tay,Yi Yan Yang
出处
期刊:Journal of Controlled Release [Elsevier BV]
卷期号:345: 464-474 被引量:10
标识
DOI:10.1016/j.jconrel.2022.03.034
摘要

Cationic synthetic anticancer polymers and peptides have attracted increasing attention for advancing cancer treatment without causing drug resistance development. To circumvent in vivo instability and toxicity caused by cationic charges of the anticancer polymers/peptides, we report, for the first time, a nanoparticulate delivery system self-assembled from a negatively charged pH-sensitive polypeptide poly(ethylene glycol)-b-poly(ʟ-lysine)-graft-cyclohexene-1,2-dicarboxylic anhydride and a cationic anticancer polypeptide guanidinium-functionalized poly(ʟ-lysine) (PLL-Gua) via electrostatic interaction. The formation of nanoparticles (Gua-NPs) neutralized the positive charges of PLL-Gua. Both PLL-Gua and Gua-NPs killed cancer cells in a dose- and time-dependent manner, and induced cell death via apoptosis. Confocal microscopic studies demonstrated that PLL-Gua and Gua-NPs readily entered cancer cells, and Gua-NPs were taken up by the cells via endocytosis. Notably, Gua-NPs and PLL-Gua exhibited similar in vitro anticancer efficacy against MCF-7 and resistant MCF-7/ADR. PLL-Gua and Gua-NPs also induced similar morphological changes in MCF-7/ADR cells compared to MCF-7 cells, further indicating their ability to bypass drug resistance mechanisms in the MCF-7/ADR cells. More importantly, Gua-NPs with higher LD50 and enhanced tumor accumulation significantly inhibited tumor growth with negligible side effects in vivo. Our findings shed light on the in vivo delivery of anticancer peptides and opened a new avenue for cancer treatment.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
刚刚
Mushiyu完成签到 ,获得积分10
刚刚
刚刚
温柔绾绾发布了新的文献求助10
刚刚
龙弟弟发布了新的文献求助10
刚刚
abz应助CZZ采纳,获得20
1秒前
脑洞疼应助Jam采纳,获得10
2秒前
2秒前
迷路访云发布了新的文献求助10
3秒前
3秒前
3秒前
gm完成签到,获得积分10
5秒前
湉湉完成签到,获得积分10
5秒前
5秒前
激昂的夏旋完成签到,获得积分20
5秒前
华仔应助yyy采纳,获得10
5秒前
7秒前
xrdrny完成签到 ,获得积分10
7秒前
赘婿应助LSW采纳,获得30
7秒前
8秒前
miraclehit发布了新的文献求助30
8秒前
慕青应助星星采纳,获得10
8秒前
SciGPT应助紧张的大树采纳,获得10
8秒前
9秒前
研友_8WdzPL发布了新的文献求助10
9秒前
T_KYG发布了新的文献求助10
10秒前
湉湉发布了新的文献求助10
10秒前
852应助mime采纳,获得10
10秒前
11秒前
11秒前
科研通AI6.4应助枝枝采纳,获得10
12秒前
12秒前
Yolo发布了新的文献求助10
12秒前
miraclehit完成签到,获得积分10
12秒前
祝贺盒子发布了新的文献求助10
14秒前
吱吱吱吱发布了新的文献求助10
14秒前
yarkye完成签到,获得积分10
14秒前
276868sxzz发布了新的文献求助10
15秒前
qqqq完成签到,获得积分10
15秒前
今后应助leez采纳,获得10
15秒前
高分求助中
Principles of Economics, 11th Edition 10000
University Physics with Modern Physics, 16th edition 10000
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Molecular Mechanisms of Photosynthesis, 4th Edition 1000
Organic Reactions, Volume 116 1000
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition 510
Reading and Understanding Health Research 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7252097
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8874503
关于积分的说明 18732390
捐赠科研通 6932075
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3199623
关于科研通互助平台的介绍 2374362
邀请新用户注册赠送积分活动 2174189