Internalization of targeted quantum dots by brain capillary endothelial cells in vivo
Notice bibliographique
Résumé
Receptors located on brain capillary endothelial cells forming the blood-brain barrier are the target of most brain drug delivery approaches. Yet, direct subcellular evidence of vectorized transport of nanoformulations into the brain is lacking. To resolve this question, quantum dots were conjugated to monoclonal antibodies (Ri7) targeting the murine transferrin receptor. Specific transferrin receptor-mediated endocytosis of Ri7-quantum dots was first confirmed in N2A and bEnd5 cells. After intravenous injection in mice, Ri7-quantum dots exhibited a fourfold higher volume of distribution in brain tissues, compared to controls. Immunofluorescence analysis showed that Ri7-quantum dots were sequestered throughout the cerebral vasculature 30 min, 1 h, and 4 h post injection, with a decline of signal intensity after 24 h. Transmission electron microscopic studies confirmed that Ri7-quantum dots were massively internalized by brain capillary endothelial cells, averaging 37 ± 4 Ri7-quantum dots/cell 1 h after injection. Most quantum dots within brain capillary endothelial cells were observed in small vesicles (58%), with a smaller proportion detected in tubular structures or in multivesicular bodies. Parenchymal penetration of Ri7-quantum dots was extremely low and comparable to control IgG. Our results show that systemically administered Ri7-quantum dots complexes undergo extensive endocytosis by brain capillary endothelial cells and open the door for novel therapeutic approaches based on brain endothelial cell drug delivery.
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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 ».