Design of Insulin-Loaded Nanoparticles Enabled by Multistep Control of Nanoprecipitation and Zinc Chelation
Notice bibliographique
Résumé
Nanoparticle (NP) carriers provide new opportunities for controlled delivery of drugs, and have potential to address challenges such as effective oral delivery of insulin. However, due to the difficulty of efficiently loading insulin and other proteins inside polymeric NPs, their use has been mostly restricted to the encapsulation of small molecules. To better understand the processes involved in encapsulation of proteins in NPs, we study how buffer conditions, ionic chelation, and preparation methods influence insulin loading in poly(lactic-co-glycolic acid)-b-poly(ethylene glycol) (PLGA-PEG) NPs. We report that, although insulin is weakly bound and easily released from the NPs in the presence of buffer ions, insulin loading can be increased by over 10-fold with the use of chelating zinc ions and by the optimization of the pH during nanoprecipitation. We further provide ways of changing synthesis parameters to control NP size while maintaining high insulin loading. These results provide a simple method to enhance insulin loading of PLGA-PEG NPs and provide insights that may extend to other protein drug delivery systems that are subject to limited loading.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».