Improving Brain Delivery of Biomolecules via BBB Modulation in Mouse and Rat: Detection using MRI, NIRF, and Mass Spectrometry
Notice bibliographique
Résumé
There is an urgent need to develop new and alternative methods to deliver functional biomolecules to the brain for diagnosis and treatment of brain diseases.The goal of this study was to evaluate the activity of blood-brain barrier (BBB) modulators (i.e., HAV and ADT peptides) to deliver functional biomolecules (i.e., galbumin, IRdye800cw-cLABL, and cIBR7) to the brains of mice and rats.HAV6, cHAVc3, and ADTC5 peptides but not HAV4 peptide significantly enhanced the brain delivery of 65 kDa galbumin compared to control in Balb/c mice as quantified by magnetic resonance imaging (MRI).Ten-minute pretreatment with ADTC5 peptide still significantly increased brain delivery of galbumin; however, no enhancement was observed after 10-min pretreatment with HAV6.There was no enhancement of galbumin deposition following 40-min pretreatment with ADTC5 or HAV6, suggesting a short duration of the BBB opening for large molecules.ADTC5 peptide also improved the brain delivery of IRdye800cw-cLABL peptide about 3.5-fold compared to control in Balb/c mice as detected by near infrared fluorescence (NIRF).The BBB modulator activity of ADTC5 to deliver cIBR7 peptide was also evaluated in vivo using Sprague-Dawley rats.The amount of cIBR7 in the brain was detected by LC-MS/MS.ADTC5 peptide enhanced the delivery of cIBR7 peptide into rat brain about 4-fold compared to control and the intact cIBR7 can be efficiently extracted and detected in rat brain.In conclusion, HAV and ADT peptides enhance the brain delivery of functional peptides (e.g., cLABL and cIBR7) and protein (e.g., 65 kDa galbumin) in two animal models, and the duration of the BBB opening for a large molecule (e.g., galbumin) was short.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».