Modifying the Release Properties of Liposomes Toward Personalized Medicine
Notice bibliographique
Résumé
Surfactant-liposome interactions have historically been investigated as a simplified model of solubilization and breakdown of biological membranes by surfactants. In contrast, our goal was to utilize surfactants to modify the encapsulation and release properties of liposomes. The ability to manufacture one liposomal formulation, which could be modified by the addition of a surfactant to support a wide range of release profiles, would provide greater flexibility than manufacturing multiple batches of liposomes, each differing in composition and with its own specific release profile. A liposomal ciprofloxacin formulation was modified by the addition of various surfactants. These formulations were characterized in terms of liposome structure by cryo-TEM imaging, vesicle size by dynamic light scattering, drug encapsulation by centrifugation-filtration, and in vitro release (IVR) performance. The addition of polysorbate 20 or polysorbate 80 to liposomal ciprofloxacin, in a hypotonic environment, resulted in a concentration-dependent loss of encapsulated drug, and above 0.4% polysorbate 20, or 0.2% polysorbate 80, a modified IVR profile as well. This study demonstrates that the encapsulation and release properties of a liposomal formulation can be modified postmanufacture by the addition of judiciously chosen surfactants in combination with osmotic swelling of the liposomes and may support a personalized approach to treating patients.
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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 ».