Controlling Structure and Function of Polymeric Drug Delivery Nanoparticles Using Microfluidics
Notice bibliographique
Résumé
We demonstrate control of multiscale structure and drug delivery function for paclitaxel (PAX)-loaded polycaprolactone-block-poly(ethylene oxide) (PCL-b-PEO) polymeric nanoparticles (PNPs) via synthesis and flow-directed shear processing in a two-phase gas-liquid microfluidic reactor. This strategy takes a page from the engineering of commodity plastics, where processing rather than polymer chemistry provides an experimental handle on properties and function. PNPs formed from copolymers with three different PCL block lengths show sizes, morphologies, and loading efficiencies that depend on both the PCL block length and the microfluidic flow rate. By varying flow rate and comparing with a conventional bulk method of PNP preparation, we show that flow-variable shear processing provides control of PNP sizes and morphologies and enables slower PAX release times (up to 2 weeks) compared to bulk-prepared PNPs. Antiproliferative effects against cultured MCF-7 breast cancer cells were greatest for PNPs formed at an intermediate flow rate, corresponding to small and low-polydispersity spheres formed uniquely at this flow condition. Formation and flow-directed nanoscale shear processing in gas-liquid microfluidic reactors provides a manufacturing platform for drug delivery PNPs that could enable more effective and selective nanomedicines through multiscale structural control.
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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 ».