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Enregistrement W2316879696 · doi:10.1021/mp200028w

Bisphosphonate-Derivatized Liposomes to Control Drug Release from Collagen/Hydroxyapatite Scaffolds

2011· article· en· W2316879696 sur OpenAlexafffund
Guilin Wang, Mustafa Ege Babadağli, Hasan Uludağ

Notice bibliographique

RevueMolecular Pharmaceutics · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBone Tissue Engineering Materials
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésLiposomeChemistryPEG ratioDrug deliveryEthylene glycolDrugControlled releaseDrug carrierBisphosphonatePharmacologyBioavailabilityBiophysicsBiochemistryMedicineOrganic chemistryPathologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A drug delivery system was developed by combining composite scaffolds made up of collagen and hydroxyapatite (Col/HA) with bisphosphonate (BP)-derivatized liposomes. The Col/HA scaffold was prepared by a freeze-drying method to yield a porous scaffold. The liposomes were composed of distearoylphosphocholine, cholesterol, distearoylphosphoethanolamine-poly(ethylene glycol) (DSPE-PEG), and a bone-binding bisphosphonate (BP) attached to the DSPE-PEG (DSPE-PEG-BP). By taking advantage of the specific interaction between the liposomal BP and the HA incorporated into the scaffold, the BP-decorated liposomes (BP-liposomes) were shown to display a strong affinity to Col/HA scaffolds. Three different model drugs, carboxyfluorescein (CF), doxorubicin (DOX), and lysozyme (LYZ) were entrapped in liposomes; there were no differences in drug release from the liposomes whether the liposomes were BP decorated or not. Whereas unencapsulated drugs and drugs encapsulated in PEG-liposomes displayed rapid release from the scaffolds, the drugs entrapped in BP-liposomes showed a slower release from the Col/HA scaffolds. We conclude that the proposed system can prolong the in situ residence of model drugs and has the potential to provide a sustained drug release platform in bone regeneration and repair.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,209 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations64
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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