Prolonged Ocular Retention of Mucoadhesive Nanoparticle Eye Drop Formulation Enables Treatment of Eye Diseases Using Significantly Reduced Dosage
Notice bibliographique
Résumé
Eye diseases, such as dry eye syndrome, are commonly treated with eye drop formulations. However, eye drop formulations require frequent dosing with high drug concentrations due to poor ocular surface retention, which leads to poor patient compliance and high risks of side effects. We developed a mucoadhesive nanoparticle eye drop delivery platform to prolong the ocular retention of topical drugs, thus enabling treatment of eye diseases using reduced dosage. Using fluorescent imaging on rabbit eyes, we showed ocular retention of the fluorescent dye delivered through these nanoparticles beyond 24 h while free dyes were mostly cleared from the ocular surface within 3 h after administration. Utilizing the prolonged retention of the nanoparticles, we demonstrated effective treatment of experimentally induced dry eye in mice by delivering cyclosporin A (CsA) bound to this delivery system. The once a week dosing of 0.005 to 0.01% CsA in NP eye drop formulation demonstrated both the elimination of the inflammation signs and the recovery of ocular surface goblet cells after a month. Thrice daily administration of RESTASIS on mice only showed elimination without recovering the ocular surface goblet cells. The mucoadhesive nanoparticle eye drop platform demonstrated prolonged ocular surface retention and effective treatment of dry eye conditions with up to 50- to 100-fold reduction in overall dosage of CsA compared to RESTASIS, which may significantly reduce side effects and, by extending the interdosing interval, improve patient compliance.
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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 ».