<i>In vitro</i>uptake and release of natamycin Dex<i>-b-</i>PLA nanoparticles from model contact lens materials
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To evaluate the uptake and release of the antifungal agent natamycin encapsulated within poly(D,L-lactide)-dextran nanoparticles (Dex-b-PLA NPs) from model contact lens (CL) materials. METHODS: Six model CL materials (gel 1:poly(hydroxyethyl methacrylate, pHEMA); gel 2:85% pHEMA: 15% [Tris(trimethylsiloxy)silyl]-propyl methacrylate (TRIS); gel 3: 75% pHEMA: 25% TRIS; gel 4: 85% N,N dimethylacrylamide (DMAA): 15% TRIS; gel 5:75% DMAA: 25% TRIS; and gel 6: DMAA) were prepared using a photoinitiation procedure. The gels were incubated in: (1) natamycin dissolved in deionized (DI) water and (2) natamycin encapsulated within Dex-b-PLA NPs in dimethylsulfoxide/DI water. Natamycin release from these materials was monitored using UV-visible spectrophotometry at 304 nm over 7 d. RESULTS: Natamycin uptake by all model CL materials increased between 1 and 7 d (p < 0.001). The uptake of natamycin-NPs was higher than the uptake of the drug alone in DI water (p < 0.05). Drug release was higher in materials containing DMAA than pHEMA (p < 0.05). All gels loaded with natamycin-NPs also released more drug compared to gels soaked with natamycin in DI water (p < 0.001). After 1 h, CL materials loaded with natamycin alone released 28-82% of the total drug release. With the exception of gel 6, this burst released was reduced to 21-54% for CL materials loaded with natamycin-NPs. CONCLUSIONS: Model CL materials loaded with natamycin-Dex-b-PLA NPs were able to release natamycin for up to 12 h under infinite sink conditions. DMAA-TRIS materials may be more suitable for drug delivery of natamycin due to the higher drug release observed with these materials.
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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 ».