Improved small molecule drug release from<i>in situ</i>forming poly(lactic-co-glycolic acid) scaffolds incorporating poly(β-amino ester) and hydroxyapatite microparticles
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In situ forming implants are an attractive choice for controlled drug release into a fixed location. Currently, rapidly solidifying solvent exchange systems suffer from a high initial burst, and sustained release behavior is tied to polymer precipitation and degradation rate. The present studies investigated addition of hydroxyapatite (HA) and drug-loaded poly(β-amino ester) (PBAE) microparticles to in situ forming poly(lactic-co-glycolic acid) (PLGA)-based systems to prolong release and reduce burst. PBAEs were synthesized, imbibed with simvastatin (osteogenic) or clodronate (anti-resorptive), and then ground into microparticles. Microparticles were mixed with or without HA into a PLGA solution, and the mixture was injected into buffer, leading to precipitation and creating solid scaffolds with embedded HA and PBAE microparticles. Simvastatin release was prolonged through 30 days, and burst release was reduced from 81 to 39% when loaded into PBAE microparticles. Clodronate burst was reduced from 49 to 32% after addition of HA filler, but release kinetics were unaffected after loading into PBAE microparticles. Scaffold dry mass remained unchanged through day 15, with a pronounced increase in degradation rate after day 30, while wet scaffolds experienced a mass increase through day 25 due to swelling. Porosity and pore size changed throughout degradation, likely due to a combination of swelling and degradation. The system offers improved release kinetics, multiple release profiles, and rapid solidification compared to traditional in situ forming implants.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle