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Enregistrement W2011166560 · doi:10.2147/ijn.s30190

Controlled release of 5-fluorouracil and progesterone from magnetic nanoaggregates

2012· article· en· W2011166560 sur OpenAlexaff
Sohrab Rohani, Doaa Ragab, Costa

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Nanomedicine · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNanoparticle-Based Drug Delivery
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKineticsDrug deliveryPoloxamerNanoparticleCopolymerDrug carrierMagnetic nanoparticlesMaterials scienceDrugIron oxide nanoparticlesPolymerChemistryChemical engineeringNanotechnologyPharmacologyOrganic chemistryMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The potential use of magnetic nanoparticles in biomedical applications has witnessed an exponential growth in recent years. METHODS: In this study, we used nanoaggregates of magnetic nanoparticles as carriers for controlled drug delivery. The nanoaggregates are formed due to the presence of the block copolymer of polyethylene oxide-polypropylene oxide (Pluronic F-68) and beta-cyclodextrin that surround the magnetic core of the nanoparticles. The administration of the drug carriers occurs by inhalation, and the drug is delivered systemically via the pulmonary route. We tested the delivery of 5-fluorouracil and progesterone, which are used as models of hydrophilic and hydrophobic drugs, respectively. RESULTS: The estimated nanoaggregates' diameters are between 293 nm ± 14.65 nm and 90.2 nm ± 4.51 nm, respectively. In-situ and post-synthesis techniques are two approaches for drug loading. The polymer composition of nanoaggregates and initial drug concentration showed a significant effect on both the drug entrapment efficiency and release kinetics. Average drug entrapment efficiencies ranged between 16.11% and 83.25%. In-situ loaded samples showed significantly slower release rates. The drug release mechanism is investigated by mathematical curve fitting to different drug release kinetics models. In most cases, the Peppas model has shown good correlations (coefficients of correlation, R(2), between 0.85 and 0.99) with the examined release profiles. The estimated release indices are below 0.5, which indicates the Fickian diffusion mechanism. For samples with an initial burst effect, the modified Peppas model can provide a better understanding of the drug release mechanism, both in the samples loaded with progesterone, or those high polymer concentrations. CONCLUSION: Our work showed prolonged delivery of drugs (5-fluorouracil and progesterone) by diffusion from nanoaggregates, with the potential to reduce dose-related adverse effects.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,724

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,235 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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