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Enregistrement W2531742571 · doi:10.1021/acs.molpharmaceut.6b00738

Optimization of Curcumin-Loaded PEG-PLGA Nanoparticles by GSH Functionalization: Investigation of the Internalization Pathway in Neuronal Cells

2016· article· en· W2531742571 sur OpenAlexafffund
Ghislain Djiokeng Paka, Charles Ramassamy

Notice bibliographique

RevueMolecular Pharmaceutics · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA Interference and Gene Delivery
Établissements canadiensUniversité LavalInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésInternalizationGlutathionePLGAChemistrySurface modificationCurcuminConjugateDrug deliveryBiophysicsCombinatorial chemistryNanotechnologyBiochemistryMaterials scienceOrganic chemistryIn vitroCellEnzyme

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

One major challenge in the field of nanotherapeutics is to increase the selective delivery of cargo to targeted cells. Using polylactic-co-glycolic acid (PLGA), we recently highlighted the importance of polymer composition in the biological fate of the nanodrug delivery systems. However, the route of internalization of polymeric nanoparticles (NPs) is another key component to consider in the elaboration of modern and targeted devices. For that purpose, herein, we effectively synthesized and characterized glutathione-functionalized PLGA-nanoparticles (GSH-NPs) loaded with curcumin (GSH-NPs-Cur), using thiol-maleimide click reaction and determined their physicochemical properties. We found that GSH functionalization did not affect the drug loading efficiency (DLE), the size, the polydispersity index (PDI), the zeta potential, the release profile, and the stability of the formulation. While being nontoxic, the presence of GSH on the surface of the formulations exhibits a better neuroprotective property against acrolein. The neuronal internalization of GSH-NPs-Cur was higher than free curcumin. In order to track the intracellular localization of the formulations, we used a covalently attached rhodamine (PLGA-Rhod), into our GSH-functionalized matrix. We found that GSH-functionalized matrix could easily be taken up by neuronal cells. Furthermore, we found that GSH conjugation modifies the route of internalization enabling them to escape the uptake through macropinocytosis and therefore avoiding the lysosomal degradation. Taken together, GSH functionalization increases the uptake of formulations and modifies the route of internalization toward a safer pathway. This study shows that the choice of ideal ligand to develop NPs-targeting devices is a crucial step when designing innovative strategy for neuronal cells delivery.

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 candidatesaucune
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 enseignants0,135
Score d'incertitude au seuil0,340

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)0,0000,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,231 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations58
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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