Biomimetic ApoE-Reconstituted High Density Lipoprotein Nanocarrier for Blood–Brain Barrier Penetration and Amyloid Beta-Targeting Drug Delivery
Notice bibliographique
Résumé
Amyloid beta (Aβ) and its aggregation forms in the brain have been suggested as key targets for the therapy of Alzheimer’s disease (AD). Therefore, the development of nanocarriers that possess both blood–brain barrier permeability and Aβ-targeting ability is of great importance for the intervention of AD. Here we constructed a biomimetic nanocarrier named apolipoprotein E (ApoE)-reconstituted high density lipoprotein nanocarrier (ANC) from recombinant ApoE and synthetic lipids to achieve the above goals. α-Mangostin (α-M), a polyphenolic agent that can inhibit the formation of Aβ oligomers and fibrils and accelerate Aβ cellular degradation, was used as the model drug. Compared with the control liposome, ANC demonstrated about 54-fold higher cellular uptake in brain endothelial cell line in vitro in an ApoE-dependent manner and much higher brain delivery efficiency in vivo . Confocal microscopy analysis witnessed the penetration of ANC across the brain vessels and its accumulation at the surrounding of Aβ aggregates. Following the loading of α-M, the Aβ-binding affinity of the nanoformulation (ANC-α-M) was not reduced but even enhanced. The effect of ANC-α-M on facilitating the microglia-mediated uptake and degradation of Aβ 1–42 was enhanced by 336% and 29-fold when compared with that of the nontreated control and also much higher than that of ANC. Following intravenous administration for 2 to 4 weeks, ANC-α-M exhibited the most efficient efficacy in decreasing amyloid deposition, attenuating microgliosis, and rescuing memory defect in SAMP8 mice, an AD mouse model. Taken together, the findings of this work provided strong evidence that the ApoE-based biomimetic nanocarrier could provide a promising platform for brain drug delivery toward the treatment of AD.
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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) | 0,000 | 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 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 ».