Covalent drug immobilization in poly(ester amide) nanoparticles for controlled release
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The use of polymeric nanoparticles to encapsulate and deliver drug molecules is a promising approach for improving drug properties such as water dispersibility, pharmacokinetics, and selectivity for the in vivo target. Described here is the development of poly(ester amide) (PEA) nanoparticles prepared from PEAs with pendant functional groups that allow for covalent conjugation of the drugs in order to mitigate the undesirable burst release of drug, commonly observed for nanoparticle‐based drug delivery systems. Parameters including the surfactant and PEA concentration in an emulsification‐evaporation procedure were studied in order to determine conditions for preparing particles with diameters < 200 nm. A hydroxyl‐functionalized rhodamine derivative, as a model drug, was then conjugated to a PEA having pendant carboxylic acid groups to afford a PEA‐rhodamine conjugate with the dye covalently attached by ester linkages. The emulsification‐evaporation procedure was used to prepare nanoparticles from this conjugate and these particles were found to release the dye much more slowly and without a burst effect, in comparison with analogous nanoparticles having the rhodamine physically encapsulated. The same approach was applied to the anti‐cancer drug floxuridine and the resulting nanoparticles also afforded sustained drug release. This work suggests the promise of PEAs with pendant functional groups for providing nanoparticle‐based drug delivery vehicles with slow and sustained drug release.
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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 ».