Evaluation of Solid Lipid Nanoparticles as Carriers for Delivery of Hepatitis B Surface Antigen for Vaccination Using Subcutaneous Route
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Solid lipid nanoparticles (SLN) have emerged as carriers for therapeutic peptides, proteins, antigens and bioactive molecules. We have explored the potential of SLN as carrier for Hepatitis B surface antigen (HBsAg) by surface modifications to enhance their loading efficiency and the cellular uptake, using subcutaneous route. METHODS: Four different formulations of SLN were prepared by solvent injection method and characterized for various physical properties: particle size, surface morphology, shape, zeta potential, polydispersity, X-ray diffraction analysis, release profile and entrapment efficiency. HBsAg loaded SLN were studied for their functional characteristics, in vitro cellular uptake and internalization studies by human dendritic cells, macrophages and fibroblasts, T cell proliferation and TH1/TH2 response. Humoral immune response elicited by subcutaneously administered HBsAg containing SLN formulations were studied in vivo in mice. RESULTS: Compared to soluble HBsAg; SLN, particularly the mannosylated formulation, showed better cellular uptake, lesser cytotoxicity and induction of greater TH1 type of immune response. They also showed better immunological potential by producing sustained antibody titer. CONCLUSION: Mannosylated SLN appears to be promising as carrier for vaccine delivery against hepatitis B as ascertained by in vitro and in vivo studies, however further investigations on humans are required to establish their potential as vaccines against hepatitis B infection.
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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) | 0,001 | 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 ».