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Enregistrement W2847455257 · doi:10.2147/ijn.s164393

Lyophilization and stability of antibody-conjugated mesoporous silica nanoparticle with cationic polymer and PEG for siRNA delivery

2018· article· en· W2847455257 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Nanomedicine · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA Interference and Gene Delivery
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthNational Cancer InstituteUniversity of TorontoProspect Creek FoundationNational Center for Advancing Translational SciencesOregon Health and Science University
Mots-clésNanoparticleMaterials sciencePolymerPolyethyleniminePEG ratioChemical engineeringFreeze-dryingConjugated systemChemical stabilityNanotechnologyChemistryChromatographyBiochemistryTransfection

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Long-term stability of therapeutic candidates is necessary toward their clinical applications. For most nanoparticle systems formulated in aqueous solutions, lyophilization or freeze-drying is a common method to ensure long-term stability. While lyophilization of lipid, polymeric, or inorganic nanoparticles have been studied, little has been reported on lyophilization and stability of hybrid nanoparticle systems, consisting of polymers, inorganic particles, and antibody. Lyophilization of complex nanoparticle systems can be challenging with respect to preserving physicochemical properties and the biological activities of the materials. We recently reported an effective small-interfering RNA (siRNA) nanoparticle carrier consisting of 50-nm mesoporous silica nanoparticles decorated with a copolymer of polyethylenimine and polyethyleneglycol, and antibody. MATERIALS AND METHODS: Toward future personalized medicine, the nanoparticle carriers were lyophilized alone and loaded with siRNA upon reconstitution by a few minutes of simple mixing in phosphate-buffered saline. Herein, we optimize the lyophilization of the nanoparticles in terms of buffers, lyoprotectants, reconstitution, and time and temperature of freezing and drying steps, and monitor the physical and chemical properties (reconstitution, hydrodynamic size, charge, and siRNA loading) and biological activities (gene silencing, cancer cell killing) of the materials after storing at various temperatures and times. RESULTS: The material was best formulated in Tris-HCl buffer with 5% w/w trehalose. Freezing step was performed at -55°C for 3 h, followed by a primary drying step at -40°C (100 µBar) for 24 h and a secondary drying step at 20°C (20 µBar) for 12 h. The lyophilized material can be stored stably for 2 months at 4°C and at least 6 months at -20°C. CONCLUSION: We successfully developed the lyophilization process that should be applicable to other similar nanoparticle systems consisting of inorganic nanoparticle cores modified with cationic polymers, PEG, and antibodies.

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.

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)0,000
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,219

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,265 · 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