Stable Colloidal Drug Aggregates Catch and Release Active Enzymes
Notice bibliographique
Résumé
Small molecule aggregates are considered nuisance compounds in drug discovery, but their unusual properties as colloids could be exploited to form stable vehicles to preserve protein activity. We investigated the coaggregation of seven molecules chosen because they had been previously intensely studied as colloidal aggregators, coformulating them with bis-azo dyes. The coformulation reduced colloid sizes to <100 nm and improved uniformity of the particle size distribution. The new colloid formulations are more stable than previous aggregator particles. Specifically, coaggregation of Congo Red with sorafenib, tetraiodophenolphthalein (TIPT), or vemurafenib produced particles that are stable in solutions of high ionic strength and high protein concentrations. Like traditional, single compound colloidal aggregates, the stabilized colloids adsorbed and inhibited enzymes like β-lactamase, malate dehydrogenase, and trypsin. Unlike traditional aggregates, the coformulated colloid-protein particles could be centrifuged and resuspended multiple times, and from resuspended particles, active trypsin could be released up to 72 h after adsorption. Unexpectedly, the stable colloidal formulations can sequester, stabilize, and isolate enzymes by spin-down, resuspension, and 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».