Microporous Structure and Drug Release Kinetics of Polymeric Nanoparticles
Notice bibliographique
Résumé
The aim of the present study was to characterize pegylated nanoparticles (NPs) for their microporosity and study the effect of microporosity on drug release kinetics. Blank and drug-loaded NPs were prepared from three different pegylated polymers, namely, poly(ethylene glycol)1%-graft-poly(D,L)-lactide, poly(ethylene glycol)5%-graft-poly(D,L)-lactide, and the multiblock copolymer (poly(D,L)-lactide-block-poly(ethylene glycol)-block-poly(D,L)-lactide)n. These NPs were characterized for their microporosity using nitrogen adsorption isotherms. NPs of the multiblock copolymer showed the least microporosity and Brunauer-Emmett-Teller (BET) surface area, and that of PEG1%-g-PLA showed the maximum. Based on these results, the structural organization of poly(D,L)-lactide (PLA) and poly(ethylene glycol) (PEG) chains inside the NPs was proposed and was validated with differential scanning calorimetry (DSC) and X-ray photoelectron spectroscopy (XPS) surface analysis. An in vitro drug release study revealed that PEG1%-g-PLA NPs exhibited slower release despite their higher surface area and microporosity. This was attributed to the presence of increased microporosity forming tortuous internal structures, thereby hindering drug diffusion from the matrix. Thus, it was concluded that the microporous structure of NPs, which is affected by the molecular architecture of polymers, determines the release rate of the encapsulated drug.
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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 ».