Effect of disturbed flow on nanoparticle uptake in endothelial cells
Notice bibliographique
Résumé
n recent years, the focus of nanotechnology research has shifted from industrial applications, such as cosmetic or oil & gas (1,2), to those with a greater impact on medicine. Researchers are attempting to harness the ability of nanoparticles (NPs) to target specific areas of the body for the purpose of drug delivery or medical imaging (3,4). In order to predict how nanoparticles will accumulate once they enter the blood stream, a greater understanding of the effect of fluid flow on cellular interactions with NPs is required. Current research examines the effect of shape, size, and density on NP uptake (5), but very little attention is paid to the way in which flow disturbances affect how NPs accumulate. Disturbed flow regimes are characteristic in many biological systems in areas of vascular branching or curvature, regions of new vessel growth or in the presence of atherosclerotic plaques (6). In this study, a sudden expansion parallel plate flow chamber was used to examine the effects of flow rate (shear stress) as well as flow pattern on the uptake of NP by human umbilical vein endothelial cells (HUVEC). Fluorescence microscopy was used to image and quantify the presence of NPs following 30 minutes of exposure. As previous findings suggest (7), an increase in shear stress resulted in a decrease in NP uptake. Statically grown cells subject to short term flow and NP exposure exhibited equal accumulation in regions of disturbed and laminar flow, while preconditioning of HUVEC to flow for 24 hrs resulted in a difference in uptake between the two flow regimes. The results suggest that prolonged exposure to specific flow patterns may cause physiological changes that affect NP uptake. Such observations are important to ensure that in vitro studies are accurate predictors of NP behavior in biological models and warrant further exploration.
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Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».