Characterization of biologically active insulin-loaded alginate microparticles prepared by spray drying
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Spray drying has been used as a means to encapsulate therapeutics in polymeric matrices to improve stability and alter pharmacokinetics. This research aims to characterize alginate microparticles formed by spray drying to encapsulate insulin for therapeutic delivery applications. METHODS: Particle size was characterized by laser diffraction spectroscopy, morphology by scanning electron microscopy, and protein and polymer distribution by confocal laser scanning microscopy. In addition, particle fines collected from the spray-dryer exhaust unit were characterized for size and morphology. The insulin encapsulation efficiency (EE) was determined after particle dissolution through quantification by spectrophotometric analysis. An in-vitro bioassay involving stimulation of rat L6 myoblasts was developed to confirm the bioactivity of released insulin. RESULTS: Mean diameter of the product was 2.1 ± 0.3 μm. Larger particles appeared spherical, with some smaller particles presenting surface topography variability and divoting. Protein EE was 38.2% ± 9.5%, with confocal microscopy showing the protein and polymer concentrated at the surface of larger particles, but more evenly distributed throughout smaller particles. A bioassay for the in-vitro quantification of insulin bioactivity was developed by calibrating the ratio of phosphorylated to total cellular protein kinase B (PKB; also known as AKT). in insulin-stimulated rat L6 myoblasts. Insulin released from the particles was 88% ± 15% bioactive, showing that spray drying had minimal impact on protein structure. CONCLUSION: Spray drying was effective in producing microparticles containing bioactive insulin. Future studies will focus on the improvement of the EE and particle uniformity with the aim of developing this technology further for the encapsulation and delivery of peptide or protein-based therapeutics.
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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) | 0,000 | 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 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 ».