PEG-Graft Density Controls Polymeric Nanoparticle Micelle Stability
Notice bibliographique
Résumé
High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide Polymeric nanoparticle micelles typically comprise amphiphilic block copolymers, having a hydrophobic core that is useful for chemotherapeutic encapsulation, and a hydrophilic corona for aqueous stability. Formulations often require the use of excipients to overcome poor particle stability, yet these excipients can be cytotoxic. In order to create a stable polymeric nanoparticle micelle without the use of excipients, we investigate a series of amphiphilic polymers where the hydrophobic core composition and molar mass is maintained and the hydrophilic corona is varied. With the graft copolymer, poly( d, l -lactide- co -2-methyl-2-carboxytrimethylenecarbonate)- g -poly(ethylene glycol) (P(LA- co -TMCC)- g -PEG), we demonstrate how PEG density can be tuned to improve the stability of the resulting self-assembled micelle. Increased PEG density leads to micelles that resist aggregation during lyophilization, allowing resuspension in aqueous media with narrow distribution. Furthermore, high PEG density micelles resist dissociation in serum protein containing media, with almost no dissociation seen in serum after 72 h. By changing the number of PEG chains per polymer backbone from 0.5 to 6, we observe increased stability of the nanoparticle micelles. All formulations are cytocompatible, as measured with MDA-MB-231 cells, and show no evidence for hemolysis, as measured with red blood cells. Importantly, PEG density does not impact drug loading within the nanoparticle micelle core, as demonstrated with the potent chemotherapeutic drug, docetaxel, confirming the role of the hydrophobic core for encapsulation. The surface properties of the polymeric nanoparticle micelles can thus be selectively modulated by variation in PEG density, which in turn influences stability, obviates the need for excipients and provides key insights into the design of drug delivery platforms.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,005 | 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 ».