Nystatin nanosizing enhances in vitro and in vivo antifungal activity against Candida albicans
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: In this study, we developed a nanoparticulate nystatin formulation and performed a comparative evaluation against a commercial nystatin preparation of its in vitro and in vivo antifungal activities. METHODS: A nystatin nanosuspension was prepared from a commercially available suspension by wet-media milling. The nanosuspension was characterized for particle size by laser diffraction and assayed for content by HPLC. Its in vitro activity was evaluated against Candida albicans strains SC5314 and LAM-1 (12.5-5000 μg/mL) using an agar plate assay and its in vivo efficacy was evaluated using a murine model of oral candidiasis. Briefly, DBA/2 mice were immunosuppressed with cortisone acetate, orally infected with C. albicans strain LAM-1, and treated for 14 days with conventional nystatin suspension, nystatin nanosuspension or saline control. Efficacy endpoints were oral fungal burden, mouse survival and organ histopathology. A single-dose pharmacokinetic study was also performed. RESULTS: The median particle size of the nystatin suspension was reduced from 6577 to 137 nm. The HPLC assay demonstrated a nystatin content of 98.7% ± 0.8% of the label claim. In vitro activity was superior to that of the conventional nystatin suspension at 100-5000 μg/mL concentrations. Beginning on day 3 of treatment, lower oral burdens of C. albicans were found in the nanosuspension group compared with the suspension and control groups. Mouse survival was also superior in the nanosuspension group. No systemic absorption was observed. CONCLUSIONS: Taken together, these data reveal that nanonization of nystatin provides a novel approach to enhancing its efficacy in the treatment of oral candidiasis.
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.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».