Leveraging Colloidal Aggregation for Drug-Rich Nanoparticle Formulations
Notice bibliographique
Résumé
While limited drug loading continues to be problematic for chemotherapeutics formulated in nanoparticles, we found that we could take advantage of colloidal drug aggregation to achieve high loading when combined with polymeric excipients. We demonstrate this approach with two drugs, fulvestrant and pentyl-PABC doxazolidine (PPD; a prodrug of doxazolidine, which is a DNA cross-linking anthracycline), and two polymers, polysorbate 80 (UP80) and poly(d,l-lactide-co-2-methyl-2-carboxytrimethylene carbonate)-graft-poly(ethylene glycol) (PLAC-PEG; a custom-synthesized, self-assembling amphiphilic polymer). In both systems, drug-loaded nanoparticles had diameters < 200 nm and were stable for up to two days in buffered saline solution and for up to 24 h in serum-containing media at 37 °C. While colloidal drug aggregates alone are typically unstable in saline and serum-containing media, we attribute the colloid stability observed herein to the polymeric excipients and consequent decreased protein adsorption. We expect this strategy of polymer-stabilized colloidal drug aggregates to be broadly applicable in delivery formulations.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».