Delivery of rapamycin by PLGA nanoparticles enhances its suppressive activity on dendritic cells
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to evaluate the effect of rapamycin delivery by poly (D,L-lactic-co-glycolic acid) (PLGA) nanoparticles on the maturation of dendritic cells (DCs). DCs were generated from mouse bone marrow and exposed to particulate and soluble rapamycin without any additional treatment, or with pre- or posttreatment with lipopolysaccharide (LPS). Annexin V-FITC/PI staining was performed on DC cultures to assess the viability of DCs during study. Surface phenotype of DCs was characterized for the expression of maturation markers, that is, MHC class II, CD86, and CD40 by flow cytometry. Cell culture supernatants were analyzed for the production of TGF-beta, IL-12, and IL-10 cytokines using sandwich ELISA method. DCs from Balb/C mice were cocultured with T cells from C57BL/6 mice and allogenic mixed lymphocyte reaction was assessed by [3H]-Thymidine incorporation. Unlike free rapamycin that has shown little if any effect on the expression of maturation markers in immature DCs, PLGA encapsulated rapamycin decreased the expression of all maturation markers under the study, that is, MHC class II, CD86, and CD40, significantly. LPS pre- or posttreated DCs demonstrated decreased expression of MHC class II, CD86, and CD40 in the presence of soluble or encapsulated rapamycin. The cytokine secretion profiles revealed high levels of TGF-beta and very low levels of IL-10 and IL-12 production. Rapamycin in soluble or encapsulated form significantly inhibited mixed lymphocyte reaction in DCs. The inhibitory effect of rapamycin on the maturation of DCs with respect to DC phenotype, cytokine production, and functional effects on the proliferation of T cells was significantly increased by PLGA delivery.
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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 ».