<i>In Vitro</i> Effect of Lysozyme on Albumin Deposition to Hydrogel Contact Lens Materials
Notice bibliographique
Résumé
SIGNIFICANCE: Albumin deposition on contact lenses could be detrimental to contact lens (CL) wear because this may increase the risk of bacterial binding and reduce comfort. Lysozyme deposition on selected lens materials would reduce albumin deposition on lenses. PURPOSE: This study aims to determine if lysozyme deposition on CLs could act as a barrier against subsequent albumin adsorption, using an in vitro model. METHODS: Six hydrogel CL materials (etafilcon A, polymacon, nelfilcon A, omafilcon A, ocufilcon B, and nesofilcon A) were evaluated. Four CLs of each type were soaked in lysozyme solution for 16 hours at 37°C. Lysozyme-coated lenses were then placed in vials with 1.5 mL of artificial tear solution containing I-labeled albumin for 16 hours at 37°C with shaking. Four uncoated lenses of each type were used as controls. Lenses soaked in radiolabeled albumin were rinsed in a phosphate-buffered saline solution, and radioactive counts were measured directly on lenses using a gamma counter. Albumin uptake on lenses was measured using a calibration curve by plotting radioactive counts versus protein concentration. RESULTS: Results are reported as mean ± SD. Lysozyme-coated etafilcon A lenses exhibited lower levels of deposited albumin than uncoated etafilcon A lenses (58 ± 12 vs. 84 ± 5 ng/lens; P < .05). There were no differences in albumin adsorption between control (uncoated) and lysozyme-coated polymacon (105 ± 10 vs. 110 ± 34 ng/lens), nelfilcon A (51 ± 7 vs. 42 ± 20 ng/lens), omafilcon A (90 ± 20 vs. 80 ± 38 ng/lens), ocufilcon B (87 ± 20 vs. 115 ± 50 ng/lens), and nesofilcon A (170 ± 29 vs. 161 ± 10 ng/lens) lens materials (P > .05). Uncoated nesofilcon A lenses deposited the highest amount of albumin when compared with other uncoated lenses (P < .05). CONCLUSIONS: This study demonstrates that lysozyme deposited onto etafilcon A resists the deposition of albumin, which may potentially be beneficial to CL wearers.
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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 ».