Development and characterization of chitosan-PEG-TAT nanoparticles for the intracellular delivery of siRNA
Notice bibliographique
Résumé
Recently, cell-penetrating peptides have been proposed to translocate antibodies, proteins, and other molecules in targeted drug delivery. The proposed study presents the synthesis and characterization of a peptide-based chitosan nanoparticle for small interfering RNA (siRNA) delivery, in-vitro. Specifically, the synthesis included polyethylene glycol (PEG), a hydrophilic polymer, and trans-activated transcription (TAT) peptide, which were chemically conjugated on the chitosan polymer. The conjugation was achieved using N-Hydroxysuccinimide-PEG-maleimide (heterobifunctional PEG) as a cross-linker, with the bifunctional PEG facilitating the amidation reaction through its N-Hydroxysuccinimide group and reacting with the amines on chitosan. At the other end of PEG, the maleimide group was chemically conjugated with the cysteine-modified TAT peptide. The degree of substitution on chitosan with PEG and on PEG with TAT was confirmed using colorimetric assays. The resultant polymer was used to form nanoparticles complexing siRNA, which were then characterized for particle size, morphology, cellular uptake, and cytotoxicity. The nanoparticles were tested in-vitro on mouse neuroblastoma cells (Neuro2a). Particle size and surface charge were characterized and an optimal pH condition and PEG molecular weight were determined to form sterically stable nanoparticles. Results indicate 7.5% of the amines in chitosan polymer were conjugated to the PEG and complete conjugation of TAT peptide was observed on the synthesized PEGylated chitosan polymer. Compared with unmodified chitosan nanoparticles, the nanoparticles formed at pH 6 were monodispersed and of <100 nm in size, exhibiting maximum cell transfection ability and very low cytotoxicity. Thus, this research may be of significance in translocating biotherapeutic molecules for intracellular delivery applications.
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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 ».