Preparation of Chitosan-Plasmid DNA Nanoparticles Encoding Interleukin-12 and their Expression in CT-26 Colon Carcinoma Cells
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Interleukin-12 (Il-12) as a cytokine has been proved to possess antitumor effects via stimulating the immune system. Non-viral gene delivery systems exhibit low toxicity and are easier to prepare compared to their viral counterparts. In this study, we aimed to prepare plasmid DNA loaded chitosan nanoparticles for expression of Il-12 and to evaluate their physicochemical characteristics, cytotoxicity and transfection efficiency in Murine CT-26 colon carcinoma cells. METHODS: Nanoparticles were prepared using a complex coacervation process at different N/P ratios and characterized in terms of size, zeta potential, polydispersity index, morphology, encapsulation efficiency and polyplex formation. The cytotoxicities and transfection efficiencies of the prepared polyplexes were evaluated by MTT assay and ELISA (for hIL-12, p70), respectively. RESULTS: Size and zeta potential varied from 76.73 to 867.03 nm and between 5.68 and 16.77 mV, respectively. Strong attachment of the DNA to chitosan was observed after polyplex preparation. Encapsulation efficiencies were high (72.97-94.87%). The transfection efficiencies of the prepared complexes were obviously higher than those of naked pDNA when N/P ratios were between 16 and 60. Maximum level of phIL-12 expression was obtained at (N/P = 16) with mean particle size of 381.83±82.77 nm (polydispersity index=0.44) indicating the improved transfection of pUMVC3-hIL12 about 2.80 times compared to that of the naked pUMVC3-hIL12. Prepared polyplexes were nontoxic to CT-26 cells. CONCLUSIONS: Chitosan-DNA nanoparticles at N/P = 16 with minimal cytotoxicity, can be used as suitable candidate for Il-12 delivery. This article is open to POST-PUBLICATION REVIEW. Registered readers (see "For Readers") may comment by clicking on ABSTRACT on the issue's contents page.
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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 | 0,000 | 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 ».