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Enregistrement W2612381369 · doi:10.1021/acs.molpharmaceut.6b01015

Leveraging Colloidal Aggregation for Drug-Rich Nanoparticle Formulations

2017· article· en· W2612381369 sur OpenAlexafffund
Ahil N. Ganesh, Jennifer Logie, Christopher K. McLaughlin, Benjamin L. Barthel, Tad H. Koch, Brian K. Shoichet, Molly S. Shoichet

Notice bibliographique

RevueMolecular Pharmaceutics · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNanoparticle-Based Drug Delivery
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteNational Institute of General Medical SciencesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Cancer Society Research Institute
Mots-clésEthylene glycolNanoparticlePolymerDrugChemistryColloidDrug deliveryPEG ratioChemical engineeringAmphiphilePolyvinyl alcoholNanotechnologyChromatographyMaterials scienceOrganic chemistryPharmacologyCopolymer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,001
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 enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,780

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,288 · 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

Citations23
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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